本研究通过稳定子自举方法优化量子神经网络，解决了量子机器学习中识别量子优势的难题。结果表明，改进的可能性与可观察量结构及数据集大小相关，揭示了量子电路改进概率的两种模式，为量子计算优势的可行性提供了新视角。