TensorFlow Quantum是一个开源库，支持混合量子-经典模型的设计与训练，旨在推动量子计算与机器学习的发展。该库提供量子分类、噪声模拟和量子状态重构等功能。近年来，研究者们提出了多种方法以提高量子信息科学中的机器学习性能，尤其在样本复杂度和准确性方面。

通过模拟噪声的成像过程并应用于合成训练数据，评估了3D相机捕获数据中噪声的影响。结果显示，过少或过多的噪声会损害网络性能，使用真实扫描仪获取噪声模型对于合成数据生成是有益的。