研究称量子Fisher有效维度不能可靠评判混合QNN

Md Masum Mia 等在 arXiv 论文 2610.14070v1 中检验量子 Fisher 信息矩阵有效维度能否判断混合量子神经网络的质量，结论是它刻画的是电路几何而非模型质量，不能可靠预测训练性和准确率。 该分析基于论文摘要：在两个图像数据集、四种冻结骨干网络（含随机投影对照）、八个量子比特上四种电路深度和三个随机种子中测试。有效维度与测试准确率的相关系数在 -0.72 至 +0.87 之间，且半数配置中随随机种子改变符号。八量子比特设置下，深度增加使参与电路方向的比例从 0.38 升至 0.91，但初始化梯度方差仅 1e-5 至 1e-4，未观察到 barren plateau。作者据此提出按问题类型分配诊断指标的实用协议。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。