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5. TFLite量化误差分析：输出差异、精度下降与排查流程

共计 30 章节
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01
课程导入
量化误差分析的重要性 · 课程目标 · 适用人群与学习路径
课程导入量化误差分析的重…
02
量化基础回顾
TFLite量化原理 · 量化类型（动态范围 · 全整型
量化基础回顾TFLite
03
量化误差的数学本质
量化噪声 · 舍入误差 · 截断误差与缩放因子/零点的影响
量化误差的数学本…量化噪声
04
输出差异的度量方法
如何计算量化前后输出的数值差异（如M… · MAE · 余弦相似度
输出差异的度量方…如何计算量化前后…
05
精度下降的评估指标
分类任务（Top-1/Top-5） · 回归任务（RMSE/MAE） · 检测任务（mAP）等
精度下降的评估指…Top-1/Top-5
06
量化误差的常见来源
权重分布 · 激活分布 · 异常值
量化误差的常见来…权重分布
07
代表性数据集与校准集
如何选择校准数据 · 校准集大小对量化误差的影响
代表性数据集校准集
08
量化感知训练（QAT）与训练后量化（PTQ）的误差对比
原理 · 适用场景与精度差异
QATPTQ
09
TFLite量化工具链
TFLite Converter · 量化API · 调试工具（如interpreter
TFLite量化工具链
10
量化误差排查流程总览
从模型转换到推理的完整排查步骤
量化误差排查流程…从模型转换到推理…
11
步骤一
验证模型转换正确性——检查输入输出张… · 数据类型 · 量化参数
步骤一验证模型转换正确…
12
步骤二
对比浮点模型与量化模型的输出——逐层…
步骤二对比浮点模型
13
步骤三
定位误差层——使用逐层分析工具（如量…
步骤三定位误差层
14
步骤四
分析权重与激活分布——直方图 · 异常值检测 · 动态范围分析
步骤四分析权重
15
步骤五
调整量化参数——修改量化粒度（per… · 校准集 · 量化范围
步骤五per
16
案例实战一
图像分类模型（MobileNet）量…
案例实战一MobileNet
17
案例实战二
目标检测模型（SSD）量化误差分析—…
案例实战二SSD
18
案例实战三
自然语言处理模型（BERT）量化误差…
案例实战三BERT
19
案例实战四
语音识别模型（LSTM）量化误差分析…
案例实战四LSTM
20
常见问题一
量化后输出全零或NaN——原因分析与…
常见问题一NaN
21
常见问题二
量化后精度大幅下降但输出差异不大——…
常见问题二量化后精度大幅下…
22
常见问题三
校准集选择不当导致的误差——如何优化…
常见问题三校准集选择不当导…
23
常见问题四
混合量化与部分量化——如何对敏感层保…
常见问题四混合量化
24
高级技巧
量化误差的敏感性分析——基于梯度的层…
高级技巧量化误差的敏感性…
25
高级技巧
误差补偿与微调——在量化模型上做后训…
高级技巧误差补偿
26
工具与脚本
使用Python编写量化误差分析脚本… · 可视化 · 报告生成
工具脚本
27
性能与精度的权衡
量化参数调整对推理速度 · 模型大小与精度的影响
性能精度的权衡
28
最佳实践
量化误差排查的标准化流程 · 文档记录与团队协作
最佳实践量化误差排查的标…
29
综合练习
给定一个量化模型 · 独立完成误差分析报告并提出优化方案
综合练习给定一个量化模型
30
课程总结
核心要点回顾 · 常见误区 · 进阶学习资源与未来趋势
课程总结核心要点回顾