Quantum integration in swin transformer mitigates overfitting in breast cancer screening
8.0
来源：
Nature
发布时间：
2025-08-28 03:37
摘要：
本研究提出了一种量子增强的Swin Transformer（QEST），用于乳腺癌筛查。QEST通过集成变分量子电路（VQC）替代传统的全连接层，显著减少了模型参数并提高了准确性。研究结果表明，QEST在实际量子计算机上验证了其有效性，展示了在早期乳腺癌检测中的潜力，尤其是在减少过拟合方面具有显著优势。
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关键证据
QEST模型在乳腺癌筛查中展示了与经典模型相当的表现。
量子电路减少了62.5%的参数数量，提升了模型的准确性。
研究表明QEST模型有效缓解了深度学习模型的过拟合问题。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究提出了一种量子增强的Swin Transformer（QEST），用于乳腺癌筛查。QEST通过集成变分量子电路（VQC）替代传统的全连接层，显著减少了模型参数并提高了准确性。研究结果表明，QEST在实际量子计算机上验证了其有效性，展示了在早期乳腺癌检测中的潜力，尤其是在减少过拟合方面具有显著优势。