Knowledge Distillation for Variational Quantum Convolutional Neural Networks on Heterogeneous Data

📄 arXiv: 2509.16699v1 📥 PDF

作者: Kai Yu, Binbin Cai, Song Lin

分类: quant-ph, cs.LG

发布日期: 2025-09-20

💡 一句话要点

提出一种异构数据下变分量子卷积神经网络的知识蒸馏框架，解决分布式量子机器学习中的模型聚合难题。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 量子机器学习 知识蒸馏 变分量子卷积神经网络 异构数据 联邦学习 分布式学习 量子门数量估计

📋 核心要点

  1. 分布式量子机器学习面临异构数据和局部模型差异的挑战，阻碍全局模型聚合。
  2. 提出基于知识蒸馏的VQCNN框架，利用量子门数量估计和粒子群优化构建资源自适应的个性化模型。
  3. 实验表明，聚合后的全局模型准确率接近集中式训练，有效处理异构性并降低资源消耗。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种针对异构数据下变分量子卷积神经网络（VQCNN）的知识蒸馏框架，旨在解决分布式量子机器学习中由于客户端数据异构性和局部模型结构差异导致的全局模型聚合难题。该框架包含一个基于客户端数据的量子门数量估计机制，用于指导资源自适应的VQCNN电路构建。采用粒子群优化算法高效生成针对本地数据特征的个性化量子模型。在聚合过程中，一种结合软标签和硬标签监督的知识蒸馏策略利用公共数据集整合来自异构客户端的知识，形成全局模型，同时避免参数暴露和隐私泄露。理论分析表明，该框架受益于量子高维表示，优于经典方法，并通过仅交换模型索引和测试输出来最小化通信。在PennyLane平台上的大量仿真验证了门数量估计和基于蒸馏的聚合的有效性。实验结果表明，聚合的全局模型实现了接近完全监督集中式训练的准确率。这些结果表明，所提出的方法可以有效地处理异构性，降低资源消耗，并保持性能，突出了其在可扩展和保护隐私的分布式量子学习中的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决分布式量子机器学习中，由于各个客户端数据分布的异构性以及本地模型结构差异，导致全局模型难以有效聚合的问题。现有的方法难以在保证模型性能的同时，兼顾资源消耗和隐私保护。

核心思路：论文的核心思路是利用知识蒸馏技术，将各个客户端训练得到的个性化量子模型的知识迁移到一个全局模型中。通过软标签和硬标签的结合，在保护客户端隐私的同时，实现知识的有效聚合。同时，利用量子门数量估计机制，根据客户端数据特点自适应地调整量子电路的复杂度，从而降低资源消耗。

技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 客户端模型构建：根据客户端数据，利用量子门数量估计机制确定VQCNN电路的复杂度，并使用粒子群优化算法训练个性化量子模型。2) 知识蒸馏：利用公共数据集，通过软标签和硬标签的结合，将客户端模型的知识迁移到全局模型。3) 全局模型聚合：将各个客户端的知识蒸馏到全局模型中，得到最终的全局模型。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了基于量子门数量估计的资源自适应VQCNN电路构建方法，可以根据客户端数据特点动态调整量子电路的复杂度。2) 提出了结合软标签和硬标签的知识蒸馏策略，可以在保护客户端隐私的同时，实现知识的有效聚合。3) 将知识蒸馏技术应用于分布式量子机器学习，为解决异构数据下的模型聚合问题提供了一种新的思路。

关键设计：1) 量子门数量估计：基于客户端数据，估计所需的量子门数量，用于指导VQCNN电路的构建。2) 粒子群优化：用于高效地训练个性化量子模型。3) 软标签和硬标签结合的知识蒸馏：利用公共数据集，通过最小化全局模型和客户端模型在软标签和硬标签上的差异，实现知识迁移。4) 损失函数：采用交叉熵损失函数和均方误差损失函数，分别用于硬标签和软标签的监督。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的知识蒸馏框架在异构数据下能够有效地聚合VQCNN模型，聚合后的全局模型准确率接近完全监督的集中式训练。与传统的联邦平均算法相比，该方法在保证模型性能的同时，显著降低了通信成本和资源消耗。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于联邦学习、边缘计算等场景，尤其适用于数据分布异构且对隐私保护有较高要求的应用，例如医疗健康、金融风控等领域。未来可进一步探索在更复杂的量子模型和数据集上的应用，并研究更高效的知识蒸馏策略。

📄 摘要（原文）

Distributed quantum machine learning faces significant challenges due to heterogeneous client data and variations in local model structures, which hinder global model aggregation. To address these challenges, we propose a knowledge distillation framework for variational quantum convolutional neural networks on heterogeneous data. The framework features a quantum gate number estimation mechanism based on client data, which guides the construction of resource-adaptive VQCNN circuits. Particle swarm optimization is employed to efficiently generate personalized quantum models tailored to local data characteristics. During aggregation, a knowledge distillation strategy integrating both soft-label and hard-label supervision consolidates knowledge from heterogeneous clients using a public dataset, forming a global model while avoiding parameter exposure and privacy leakage. Theoretical analysis shows that proposed framework benefits from quantum high-dimensional representation, offering advantages over classical approaches, and minimizes communication by exchanging only model indices and test outputs. Extensive simulations on the PennyLane platform validate the effectiveness of the gate number estimation and distillation-based aggregation. Experimental results demonstrate that the aggregated global model achieves accuracy close to fully supervised centralized training. These results shown that proposed methods can effectively handle heterogeneity, reduce resource consumption, and maintain performance, highlighting its potential for scalable and privacy-preserving distributed quantum learning.