본 논문은 신경망의 전역 Lipschitz 상수 추정을 위한 새로운 하이브리드 양자-고전 계층적 방법인 HiQ-Lip을 제안합니다. 전역 Lipschitz 상수 추정은 신경망의 강건성 및 일반화 성능을 이해하고 개선하는 데 중요하지만, 정확한 계산은 NP-hard 문제이며 기존의 반정의 프로그램(SDP) 방법은 메모리 사용량이 많고 처리 속도가 느리다는 문제점이 있습니다. HiQ-Lip은 이 문제를 이진 제약 없는 이차 최적화(QUBO) 문제로 변환하고, 다단계 그래프 조정 및 개선 전략을 사용하여 최신 양자 하드웨어의 제약 조건에 적응합니다. 완전 연결 신경망에 대한 실험 결과, HiQ-Lip은 기존 최첨단 방법과 비교할 만한 추정치를 제공하는 동시에 계산 속도를 크게 향상시킴을 보여줍니다. 특히 256개의 은닉 뉴런을 가진 2층 신경망에 대한 테스트에서 HiQ-Lip은 기존 최고 성능 방법인 LiPopt보다 두 배 빠른 속도로 더 정확한 상한선을 제공합니다.
