論文の概要: Tackling Heterogeneity in Quantum Federated Learning: An Integrated Sporadic-Personalized Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.07882v1
• Date: Sun, 11 Jan 2026 23:29:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-14 18:27:18.890951
• Title: Tackling Heterogeneity in Quantum Federated Learning: An Integrated Sporadic-Personalized Approach
• Title（参考訳）: 量子フェデレーション学習における不均一性に対処する:散発的パーソナライズされた統合的アプローチ
• Authors: Ratun Rahman, Shaba Shaon, Dinh C. Nguyen,
• Abstract要約: 本研究では,単一QFLフレームワークにおける量子ノイズとデータ不均一性を同時に処理するSPQFLという,新規な散発的個人化手法を提案する。 提案するSPQFLフレームワークに対して,散発的およびパーソナライズされた学習を考慮した厳密な収束分析を行う。 実世界のデータセットにおける大規模なシミュレーションの結果は、提案したSPQFLアプローチがトレーニング性能と収束安定性の面で大きな改善をもたらすことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.995944232955725
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Quantum federated learning (QFL) emerges as a powerful technique that combines quantum computing with federated learning to efficiently process complex data across distributed quantum devices while ensuring data privacy in quantum networks. Despite recent research efforts, existing QFL frameworks struggle to achieve optimal model training performance primarily due to inherent heterogeneity in terms of (i) quantum noise where current quantum devices are subject to varying levels of noise due to varying device quality and susceptibility to quantum decoherence, and (ii) heterogeneous data distributions where data across participating quantum devices are naturally non-independent and identically distributed (non-IID). To address these challenges, we propose a novel integrated sporadic-personalized approach called SPQFL that simultaneously handles quantum noise and data heterogeneity in a single QFL framework. It is featured in two key aspects: (i) for quantum noise heterogeneity, we introduce a notion of sporadic learning to tackle quantum noise heterogeneity across quantum devices, and (ii) for quantum data heterogeneity, we implement personalized learning through model regularization to mitigate overfitting during local training on non-IID quantum data distributions, thereby enhancing the convergence of the global model. Moreover, we conduct a rigorous convergence analysis for the proposed SPQFL framework, with both sporadic and personalized learning considerations. Theoretical findings reveal that the upper bound of the SPQFL algorithm is strongly influenced by both the number of quantum devices and the number of quantum noise measurements. Extensive simulation results in real-world datasets also illustrate that the proposed SPQFL approach yields significant improvements in terms of training performance and convergence stability compared to the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 量子フェデレーションラーニング(QFL)は、量子コンピューティングとフェデレーションラーニングを組み合わせた強力な技術として登場し、分散量子デバイス間で複雑なデータを効率的に処理し、量子ネットワークにおけるデータのプライバシを確保する。 最近の研究成果にもかかわらず、既存のQFLフレームワークは、本質的に不均一性のため、最適なモデルトレーニング性能を達成するのに苦労している。 一 現在の量子デバイスが、様々なデバイス品質と量子デコヒーレンスに対する感受性により、様々なレベルのノイズを受ける量子ノイズ 二 参加量子デバイスにまたがるデータが自然に非独立で同一に分布する異種データ分布(非IID)。 これらの課題に対処するために、単一QFLフレームワークにおける量子ノイズとデータ不均一性を同時に扱うSPQFLと呼ばれる、新規な散発的個人化アプローチを提案する。 主な特徴は2つある。 (i)量子ノイズの不均一性に対して、量子デバイス間の量子ノイズ不均一性に取り組むための散発学習の概念を導入する。 (II) 量子データの不均一性に対して, 非IID量子データ分布の局所的トレーニングにおける過度適合を軽減するために, モデル正規化によるパーソナライズドラーニングを実装し, グローバルモデルの収束性を高める。 さらに,提案するSPQFLフレームワークに対して,散発的およびパーソナライズされた学習を考慮した厳密な収束分析を行う。 理論的には、SPQFLアルゴリズムの上限は、量子デバイス数と量子ノイズ測定数の両方に強く影響されている。 実世界のデータセットにおける大規模なシミュレーションの結果は、提案したSPQFLアプローチが、最先端の手法と比較してトレーニング性能と収束安定性を著しく改善することを示している。

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