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RESEARCH · CL_06430 · Apr 28 · 04:00

混合量子-经典模型提升乳腺癌分类准确性

研究人员开发了一种新颖的混合量子-经典架构用于乳腺癌分类，旨在克服将量子机器学习与经典深度学习相结合的挑战。所提出的框架提取并统一了来自经典模型（如ResNet）和量子电路的互补特征。一种新的温度缩放混合融合（TSHF）策略动态平衡梯度以解决优化瓶颈，在BreastMNIST数据集上达到了87.82%的峰值准确率。