하이브리드 양자 신경망 (Hybrid Quantum Neural Network, QNN) 분류기는 양자 측정 연산자 (quantum measurement operators)의 기대값 (expectation values)으로서 로짓 (logits)을 생성합니다. 표준 파울리 측정 (Pauli measurements)의 경우, 이러한 출력값은 본질적으로 [-1, 1] 구간으로 제한됩니다. 다중 클래스 분류 (multi-class classification)를 위해 소프트맥스 정규화 (softmax-normalized)된 로짓에 교차 엔트로피 손실 (cross-entropy loss)을 직접 적용할 때, 손실 함수는 로짓 차이에 대해 낮은 민감도를 보이는 영역에서 작동하게 됩니다. 그 결과, 매개변수 기울기 (parameter gradients)가 억제되어 변분 양자 분류기 (variational quantum classifiers, VQCs)의 최적화가 불안정해집니다. 본 연구에서는 이러한 효과를 측정 유발 로짓 수축 (measurement-induced logit contraction)으로 규정하며, 이는 하이브리드 QNN에서 학습 능력 저하를 일으키는 이전에 규명되지 않은 원인입니다. 이러한 한계를 해결하기 위해, 우리는 손실 함수 적용 전 양자 측정 출력을 재조정하는 양자 측정 온도 (Quantum Measurement Temperature, QMT)라고 불리는 학습 가능한 스케일링 매개변수 (learnable scaling parameter)를 도입합니다. 사후 교정 (post-hoc calibration)과 달리, QMT는 학습 과정 중에 작동하며 양자 측정 출력에 물리적으로 부과된 제한을 보완합니다. 이러한 재조정은 기울기의 크기와 분산을 증가시켜 손실 민감도를 향상시킵니다. 제안된 메커니즘은 아키텍처에 구애받지 않으며 (architecture-agnostic), 양자 안사츠 (quantum ansatz), 회로 깊이 (circuit depth) 또는 측정 연산자를 수정하지 않습니다. 형광 현미경 이미지와 Fashion MNIST의 6개 클래스 변형 모델을 대상으로 한 실험 결과, QMT는 스케일링되지 않은 측정 판독값 (measurement readouts)과 비교하여 로짓 분리 (logit separation)를 일관되게 강화하고, 기울기를 강화하며, 무작위 초기화 (random initializations) 전반에서 학습을 안정화하고, 분류 정확도를 향상시킴을 입증했습니다. 이러한 결과는 QMT가 실질적인 응용을 위한 하이브리드 QNN의 안정적이고 신뢰할 수 있는 학습을 가능하게 함을 보여줍니다.