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申请/专利权人：南京信息工程大学
摘要：本发明公开了一种量子迁移学习方法，包括以下步骤：（1）获取FlowersRecognition花卉识别数据集和Animal‑10动物‑10数据集的数据并进行预处理；（2）构建ResNet18量子迁移学习模型和ResNet34量子迁移学习模型即在ResNet18网络和ResNet34网络中分别引入量子卷积神经网络模块；（3）分别对ResNet18量子迁移学习模型和ResNet34量子迁移学习模型进行训练，并与原有ResNet18和ResNet34模型进行对比；本发明将量子计算与迁移学习相融合，使得量子迁移学习模型能够取得比经典模型更好的性能或者速度。
主权项：1.一种量子迁移学习方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）获取FlowersRecognition花卉识别数据集和Animal-10动物-10数据集的数据并进行预处理；（2）构建ResNet18量子迁移学习模型和ResNet34量子迁移学习模型即在ResNet18网络和ResNet34网络中分别引入量子卷积神经网络模块；（3）分别对ResNet18量子迁移学习模型和ResNet34量子迁移学习模型进行训练，并与原有ResNet18和ResNet34模型进行对比。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 一种量子迁移学习方法
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