본 논문은 하이브리드 고전-양자 모델의 일반화 성능을 분석하는 통합된 수학적 프레임워크를 개발합니다. N개의 훈련 데이터 포인트, T개의 훈련 가능한 양자 게이트, 그리고 경계가 있는 완전 연결 계층 ||F|| ≤ α에 대해 $O\big( \sqrt{\frac{T\log{T}}{N}} + \frac{\alpha}{\sqrt{N}}\big)$ 형태의 새로운 일반화 경계를 설정합니다. 이 경계는 양자 및 고전적 기여로 명확하게 분해되며, 양쪽 구성 요소에 대한 이전 연구를 확장하고 상호 작용을 명확히 합니다. 또한 양자-고전적 합성곱 신경망(QCCNN)에 결과를 적용하고, 하이브리드 환경에서 고전적 통계적 학습 이론을 적용하는 개념적 한계를 강조하며 미래의 이론적 연구를 위한 유망한 방향을 제시합니다.
