論文の概要: The effect of the number of parameters and the number of local feature patches on loss landscapes in distributed quantum neural networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.19239v1
- Date: Sun, 27 Apr 2025 13:46:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.192049
- Title: The effect of the number of parameters and the number of local feature patches on loss landscapes in distributed quantum neural networks
- Title（参考訳）: 分散量子ニューラルネットワークの損失景観に及ぼすパラメータ数と局所特徴パッチ数の影響
- Authors: Yoshiaki Kawase,
- Abstract要約: 分散量子ニューラルネットワークアーキテクチャの損失ランドスケープに,パラメータとパッチの数がどのように影響するかを検討する。
パッチ数の増加はミニマにおける最大のヘッセン固有値を大幅に減少させることを示した。
この結果は、我々の分散パッチアプローチが暗黙の正則化、最適化の安定性の促進、一般化の潜在的増強の形で機能することを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum neural networks hold promise for tackling computationally challenging tasks that are intractable for classical computers. However, their practical application is hindered by significant optimization challenges, arising from complex loss landscapes characterized by barren plateaus and numerous local minima. These problems become more severe as the number of parameters or qubits increases, hampering effective training. To mitigate these optimization challenges, particularly for quantum machine learning applied to classical data, we employ an approach of distributing overlapping local patches across multiple quantum neural networks, processing each patch with an independent quantum neural network, and aggregating their outputs for prediction. In this study, we investigate how the number of parameters and patches affects the loss landscape geometry of this distributed quantum neural network architecture via Hessian analysis and loss landscape visualization. Our results confirm that increasing the number of parameters tends to lead to deeper and sharper loss landscapes. Crucially, we demonstrate that increasing the number of patches significantly reduces the largest Hessian eigenvalue at minima. This finding suggests that our distributed patch approach acts as a form of implicit regularization, promoting optimization stability and potentially enhancing generalization. Our study provides valuable insights into optimization challenges and highlights that the distributed patch approach is a promising strategy for developing more trainable and practical quantum machine learning models for classical data tasks.
- Abstract（参考訳）: 量子ニューラルネットワークは、古典的コンピュータにとって難解な計算上の課題に取り組むことを約束している。
しかし、それらの実用的な応用は、不毛の台地と多くの局所的なミニマによって特徴づけられる複雑な損失景観から生じる重要な最適化課題によって妨げられている。
パラメータや量子ビットの数が増加するにつれて、これらの問題はより深刻になり、効果的なトレーニングが妨げられる。
古典的データに適用された量子機械学習のこれらの最適化課題を軽減するため、複数の量子ニューラルネットワークに重複するローカルパッチを分散し、各パッチを独立した量子ニューラルネットワークで処理し、予測のために出力を集約するアプローチを採用した。
本研究では,この分散量子ニューラルネットワークアーキテクチャの損失ランドスケープ形状にパラメータとパッチの数がどのように影響するかを,ヘッセン解析と損失ランドスケープの可視化を通じて検討する。
以上の結果から,パラメータの増加は,より深く,よりシャープなロスランドスケープにつながることが確認された。
重要なこととして、パッチ数の増加はミニマにおける最大のヘッセン固有値を大幅に減少させることを示した。
この結果は、我々の分散パッチアプローチが暗黙の正則化、最適化の安定性の促進、一般化の潜在的増強の形で機能することを示唆している。
我々の研究は、最適化課題に関する貴重な洞察を提供し、分散パッチアプローチが、古典的なデータタスクのためのよりトレーニング可能で実用的な量子機械学習モデルを開発するための有望な戦略であることを強調した。
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