本研究探讨了SimCLR在古希腊字母识别中的有效性，发现其性能未超越传统的交叉熵损失模型，强调了传统监督学习模型的优势和SimCLR的局限性。

本研究提出了一种创新的方法，利用进化增强的无参数化电路进行监督学习模型，通过演化可变拓扑的电路和多热编码的叠加概念，解决了贫瘠高原问题和多分类问题。与变分量子分类器相比，该框架在训练效率和精确度方面有显著提升，展示了在NISQ时代实现量子优势的潜在替代路径。