論文の概要: Quantum-Informed Contrastive Learning with Dynamic Mixup Augmentation for Class-Imbalanced Expert Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.13987v1
• Date: Mon, 16 Jun 2025 20:44:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-18 17:34:59.242462
• Title: Quantum-Informed Contrastive Learning with Dynamic Mixup Augmentation for Class-Imbalanced Expert Systems
• Title（参考訳）: クラス不均衡エキスパートシステムのための動的混合強化を用いた量子インフォーマルコントラスト学習
• Authors: Md Abrar Jahin, Adiba Abid, M. F. Mridha,
• Abstract要約: QCL-MixNetは、不均衡下でのロバストな分類のための動的混合のための新しいフレームワークである。 QCL-MixNetは、20の最先端の機械学習、ディープラーニング、GNNベースのベースラインをマクロF1とリコールで一貫して上回っていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Expert systems often operate in domains characterized by class-imbalanced tabular data, where detecting rare but critical instances is essential for safety and reliability. While conventional approaches, such as cost-sensitive learning, oversampling, and graph neural networks, provide partial solutions, they suffer from drawbacks like overfitting, label noise, and poor generalization in low-density regions. To address these challenges, we propose QCL-MixNet, a novel Quantum-Informed Contrastive Learning framework augmented with k-nearest neighbor (kNN) guided dynamic mixup for robust classification under imbalance. QCL-MixNet integrates three core innovations: (i) a Quantum Entanglement-inspired layer that models complex feature interactions through sinusoidal transformations and gated attention, (ii) a sample-aware mixup strategy that adaptively interpolates feature representations of semantically similar instances to enhance minority class representation, and (iii) a hybrid loss function that unifies focal reweighting, supervised contrastive learning, triplet margin loss, and variance regularization to improve both intra-class compactness and inter-class separability. Extensive experiments on 18 real-world imbalanced datasets (binary and multi-class) demonstrate that QCL-MixNet consistently outperforms 20 state-of-the-art machine learning, deep learning, and GNN-based baselines in macro-F1 and recall, often by substantial margins. Ablation studies further validate the critical role of each architectural component. Our results establish QCL-MixNet as a new benchmark for tabular imbalance handling in expert systems. Theoretical analyses reinforce its expressiveness, generalization, and optimization robustness.
• Abstract（参考訳）: エキスパートシステムは、しばしば、クラス不均衡な表データによって特徴づけられる領域で運用される。 コストセンシティブな学習、オーバーサンプリング、グラフニューラルネットワークといった従来のアプローチは部分的なソリューションを提供するが、オーバーフィット、ラベルノイズ、低密度領域での一般化の低さといった欠点に悩まされている。 これらの課題に対処するために,k-nearest neighbor (kNN) を併用した新しい量子インフォームドコントラスト学習フレームワークであるQCL-MixNetを提案する。 QCL-MixNetは3つのコアイノベーションを統合している。 (i)正弦波変換とゲートアテンションを通じて複雑な特徴相互作用をモデル化する量子エンタングルメントにインスパイアされた層。 二 マイノリティクラス表現を強化するために、意味的に類似したインスタンスの特徴表現を適応的に補間するサンプル認識混合戦略 三 クラス内コンパクト性とクラス間分離性の両方を改善するために、焦点再重み付け、教師付きコントラスト学習、三重項マージン損失、分散正規化を統一するハイブリッド損失関数。 18の現実世界の不均衡データセット(バイナリとマルチクラス)に対する大規模な実験は、QCL-MixNetが、マクロF1とリコールにおいて、20の最先端の機械学習、ディープラーニング、GNNベースのベースラインを一貫して上回っていることを示している。 アブレーション研究は、各アーキテクチャコンポーネントの重要な役割をさらに検証する。 この結果から,QCL-MixNetはエキスパートシステムにおける表型不均衡処理のための新しいベンチマークとして確立された。 理論的解析は表現性、一般化、最適化の堅牢性を補強する。

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