양자 신경망(QNN)에서 널리 사용되는 하드웨어 효율적인 안사츠(HEA)는 매개변수 업데이트 시 모델 공간에서 제한적인 구별 가능성을 보여 학습 성능 저하에 영향을 미칠 수 있습니다.
