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传统深度学习面临的一个关键障碍在于，日益复杂的模型功能会降低模型透明度，从而导致过拟合和对预测结果过度自信等问题。随着量子机器学习在计算能力和潜在空间复杂性方面展现出可能的突破性进展，研究人员观察到同样存在模型不透明的问题。尽管在经典计算领域已有大量相关研究，但针对量子机器学习“黑箱”特性的解决方案仍进展甚微。为此，该研究团队基于经典不确定性量化研究及量子贝叶斯建模的初步探索，通过理论构建和实证验证，将经典不确定性量化方法映射到量子机器学习领域。研究结果突出表明，在设计新型量子机器学习模型时，必须借鉴经典不确定性量化的洞见来增强模型的不确定性感知能力。