Квантовая вероятностная доработка меток: повышение качества меток для надёжной классификации изображений В статье предлагается гибридный квантово-классический подход для улучшения устойчивости моделей глубокого обучения. Он использует квантовый недетерминизм для преобразования меток данных в вероятностные, что позволяет более точно отражать неопределённость по сравнению с традиционными методами. Эксперименты на наборах данных MNIST и Fashion-MNIST показали повышение точности модели до 50% при наличии шума и улучшение калибровки и интерпретируемости модели. arXiv: 2510.00528 Обзоры | Квантовая физика
Квантовая вероятностная доработка меток: повышение качества меток для надёжной классификации изображений
В статье предлагается гибридный квантово-классический подход для улучшения устойчивости моделей глубокого обучения. Он использует квантовый недетерминизм для преобразования меток данных в вероятностные, что позволяет более точно отражать неопределённость по сравнению с традиционными методами. Эксперименты на наборах данных MNIST и Fashion-MNIST показали повышение точности модели до 50% при наличии шума и улучшение калибровки и интерпретируемости модели.
arXiv: 2510.00528
