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摘要 目前，深度学习（DL）被广泛用于解决非常复杂的任务。然而，DL模型的训练需要庞大的数据集和漫长的训练时间。我们引入了一种新颖的量子实例选择（IS）方法，该方法将训练数据集的大小减少了多达 28%，同时保持了有效性，提高了训练效率和可扩展性。我们的方法利用量子退火（QA），一种特定的量子计算范式，可以解决优化问题。这是首次尝试使用 QA 解决 IS 问题，我们为其提出了一种新的二次无约束二元优化（QUBO）公式。对多个自动文本分类（ATC）数据集进行的大量实验表明，我们的解决方案是可行的，并且与当前最先进的 IS 解决方案具有竞争力。
基于量子退火的 Transformer 微调实例选择方法
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