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摘要：近年来，变分量子电路 (VQC) 在量子机器学习中的应用大幅增加。VQC 的灵感来自人工神经网络，它作为大规模参数化函数逼近器，在广泛的 AI 任务中实现了非凡的性能。VQC 已经通过利用量子计算中更强大的算法工具箱，在泛化和训练参数要求更少等方面取得了令人鼓舞的成果。VQC 的可训练参数或权重通常用作旋转门中的角度，而当前基于梯度的训练方法并未考虑到这一点。我们引入了 VQC 的权重重新映射，以将权重明确地映射到长度为 2 π 的区间，这从传统 ML 中汲取了灵感，其中数据重新缩放或规范化技术在许多情况下都表现出巨大的好处。我们使用一组五个函数，并以变分分类器为例，在 Iris 和 Wine 数据集上对它们进行评估。我们的实验表明，权重重新映射可以提高所有测试设置中的收敛性。此外，我们能够证明，与使用未修改的权重相比，权重重新映射可将 Wine 数据集的测试准确率提高 10%。
使用权重重映射提高量子变分分类器的收敛性
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