Como enfoque principal en el campo del aprendizaje automático cuántico, los algoritmos cuánticos variacionales (VQAs) se mencionan con frecuencia entre las aplicaciones más prometedoras para la computación cuántica. Sin embargo, los VQAs sufren de métodos de entrenamiento ineficientes. Aquí proponemos una estrategia de preentrenamiento llamada inicio rápido de circuitos cercanos a Clifford (NCC-WS) para encontrar la inicialización de circuitos cuánticos parametrizados (PQCs) en VQAs. Exploramos la expresividad de los NCCs y la correlación entre la expresividad y la aceleración. Los resultados obtenidos sugieren que NCC-WS puede encontrar la inicialización correcta para el entrenamiento de VQAs y lograr aceleración.