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7. TinyML精度回归测试：PC端输出与板端输出对齐

共计 30 章节
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01
课程导入
理解TinyML精度回归测试的意义 · 目标与整体学习路径
课程导入TinyML
02
基础知识
掌握浮点数 · 定点数 · 量化（INT8/FP16）等数值表示…
基础知识掌握浮点数
03
核心概念
解释PC端输出与板端输出对齐的定义 · 精度回归测试的触发条件与评估指标
核心概念PC
04
环境准备
搭建PC端与板端（如Arduino · ESP32 · STM32）的TinyML开发环境与…
环境准备PC
05
模型转换流程
学习将训练好的模型（如TensorF…
模型转换流程TensorF
06
量化方法
对比动态范围量化 · 全整数量化 · 浮点量化在精度与性能上的权衡
量化方法对比动态范围量化
07
PC端推理基准
使用Python/TFLite解释器… · 记录输出张量 · logits或概率分布
PC端推理基准
08
板端推理实现
在MCU上部署模型 · 编写C++推理代码 · 获取板端输出张量
板端推理实现MCU
09
数据采集与对齐
设计测试输入集（真实样本 · 随机噪声 · 边界样本）
数据采集对齐
10
输出比较方法
计算余弦相似度 · 最大误差 · 均方误差（MSE）等指标
输出比较方法计算余弦相似度
11
精度差异来源分析
剖析量化误差 · 算子实现差异 · 内存对齐
精度差异来源分析剖析量化误差
12
日志与调试技巧
在板端打印中间张量 · 使用串口输出与PC端对比 · 定位偏差层
日志调试技巧
13
案例实战一
图像分类模型（如MobileNet）…
案例实战一MobileNet
14
案例实战二
语音关键词识别（KWS）模型的精度回…
案例实战二KWS
15
案例实战三
异常检测或传感器数据回归模型的输出对…
案例实战三异常检测或传感器…
16
自动化测试框架
编写Python脚本自动批量运行PC… · 生成对比报告
自动化测试框架Python
17
回归测试策略
建立基线版本 · 每次模型或代码变更后自动执行精度回归 · 防止性能退化
回归测试策略建立基线版本
18
容差阈值设定
根据应用场景（分类 · 回归 · 检测）合理设定精度容差
容差阈值设定根据应用场景
19
常见问题一
板端输出全为0或NaN的原因排查与解…
常见问题一NaN
20
常见问题二
量化后精度骤降的优化策略（如混合量化 · 校准数据集选择）
常见问题二量化后精度骤降的…
21
常见问题三
PC与板端算子实现差异（如softm… · 激活函数）导致的对齐失败
常见问题三PC
22
工具链使用
利用Edge Impulse · STM32Cube.AI或TFLit…
工具链使用Edge
23
性能与精度平衡
在内存 · 速度约束下 · 如何选择量化方案以保持精度回归通过
性能精度平衡
24
版本管理与可复现性
记录模型版本 · 量化参数 · 测试数据哈希
版本管理可复现性
25
持续集成（CI）集成
将精度回归测试嵌入GitHub Ac… · 实现自动化质量门禁
CI持续集成
26
高级主题
使用校准数据集进行量化感知训练（QA…
高级主题QA
27
高级主题
处理多输入/多输出模型的对齐 · 以及动态形状模型的挑战
高级主题处理多输入
28
综合实战
从零开始完成一个完整TinyML项目…
综合实战TinyML
29
课程总结
梳理精度回归测试的关键要点 · 常见陷阱与最佳实践清单
课程总结梳理精度回归测试…
30
拓展与展望
探讨TinyML精度测试的未来趋势（… · 硬件在环测试）与学习资源推荐
拓展TinyML