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Frobenius Error
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量子模型认证成本与测量相关性挂钩，而非参数数量
本文深入探讨了量子模型的计算认证成本，提出测量相关性而非参数数量是关键因素。研究概述了一个用于估算达到特定弗罗贝尼乌斯误差所需的电路执行次数的公式，该公式考虑了读出方差和梯度范数等变量。研究还分析了不同的量子电路族和硬件配置（如 IBM Marrakesh 和 IBM Kingston）如何影响此认证成本，并指出固定的设备连接性可能导致对大型机器上成本的过高估计。
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新的联邦持续遗忘方法可实现对AI模型的精确数据移除
研究人员开发了一种新颖的联邦持续遗忘方法，该方法专门针对具有冻结基础模型和可训练脊回归头部的模型。这种方法允许按需精确移除模型中特定数据的 the influence，解决了联邦学习设置中的“被遗忘权”要求。该方法利用一种通信协议，通过固定大小的消息有效地更新模型头部，确保服务器的模型始终与集中式再训练相同，即使有连续的添加和删除请求。在四个基准上的实验表明，该技术实现了近乎完美的准确性，以最小的 Frobenius 误差匹配集中式再…