混合量子-经典神经网络为提升机器学习模型性能开辟了前景广阔的新疆域。本论文探究了在经典卷积神经网络架构中嵌入量子层的集成方案，旨在利用量子纠缠与特征映射来增强学习能力。研究提出了基于PyTorch和Qiskit机器学习框架的混合模型构建与训练方法，通过实验考察了在神经网络不同阶段插入量子层对性能的影响。结果表明，即便使用少量量子比特，量子组件仍能实现有意义的特征转换，这为可扩展量子机器学习研究提供了新动力。该工作已公开完整实现代码，后续将着重扩展实验评估体系并发表更多研究发现。
