量子モデルの堅牢性と一般化可能性を向上させるためには、訓練可能なエンコーディングが有効です。訓練可能なエンコーディングを使用することで、データのエンコーディングパラメータを調整し、モデルの堅牢性と一般化性能を柔軟に調整できます。訓練可能なエンコーディングを使用することで、データの摂動に対するモデルの堅牢性を向上させることができます。また、一般化可能性を改善するために、エンコーディングパラメータを調整することが重要です。訓練可能なエンコーディングは、モデルの柔軟性を高め、堅牢性と一般化可能性を同時に最適化するのに役立ちます。