「バリアンス正則化」とはどういう意味ですか？

目次

分散正則化は、量子ニューラルネットワーク（QNN）の結果に含まれるノイズを減らすために使われるテクニックだよ。QNNはデータから期待値を測定する回路を通して情報を処理することでタスクをこなすんだけど、この期待値を測定する際にエラーや変動が生じることがあって、それが有限サンプリングノイズって呼ばれてるんだ。

分散正則化を使うことで、これらの量子モデルのトレーニングをより安定させることができるんだ。この方法は、回路の評価を増やさなくても結果をより一貫性のあるものに保つのを助けてくれる。ちゃんと適用すれば、ノイズの発生確率を下げて、出力がよりクリアになり、トレーニングが速くなるんだ。

実際には、分散正則化を使うことで、少ない試行回数でより良い結果が得られるから、QNNの効率的なトレーニングがしやすくなるんだって。出力のノイズレベルを大幅に減らして、トレーニング中の全体的なパフォーマンスを改善することが実証されているよ。