Generalization in quantum machine learning from few training data

[github-nakasho]

論文概要

限られたN個の学習データで学習した後のQMLの汎化性能を研究。学習可能なゲート数がT個のQMLモデルの汎化誤差は最悪でも√(T/N)となることを示した。しかしK<<T個のゲートのみが最適化過程で変化した場合には、汎化誤差は√(K/N)に改善される

論文を理解する上で重要な図など

論文リンク

https://arxiv.org/abs/2111.05292