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训练健壮且具有通用性的量子模型
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文研究了基于Lipschitz界限的量子机器学习中的对抗鲁棒性和泛化性质。研究发现，数据编码的范数对于鲁棒性具有关键影响。通过规范化Lipschitz界限来训练鲁棒且具有泛化能力的量子模型是一种实用的策略。数值结果验证了Lipschitz界限的规范化显著提高了量子模型的鲁棒性和泛化能力。
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关键要点
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本文研究了基于Lipschitz界限的量子机器学习中的对抗鲁棒性和泛化性质。
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导出了适用于具有可训练编码的量子模型的定制参数相关的Lipschitz界限。
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数据编码的范数对于抵抗输入数据扰动的鲁棒性具有关键影响。
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导出了一个关于泛化误差的界限，明确取决于数据编码的参数。
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通过在代价函数中规范化Lipschitz界限来训练鲁棒且具有泛化能力的量子模型是一种实用的策略。
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对于固定且不可训练的编码，Lipschitz界限无法通过调整参数来影响。
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可训练编码对于系统地调整鲁棒性和泛化性是至关重要的。
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数值结果验证了Lipschitz界限的规范化显著提高了量子模型的鲁棒性和泛化能力。
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