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18. TinyML测试报告模板：性能、精度与风险项说明

共计 30 章节
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01
课程导入
TinyML测试报告的价值 · 目标读者 · 报告在模型生命周期中的位置
课程导入TinyML
02
TinyML基础回顾
嵌入式机器学习的特点 · 资源约束（内存 · 算力
TinyML基础回顾
03
测试报告核心概念
性能指标（延迟 · 吞吐量 · 内存占用
测试报告核心概念性能指标
04
测试环境搭建
硬件平台（MCU · 传感器 · 开发板）
测试环境搭建MCU
05
性能测试方法
推理延迟测量（单次/批量） · 内存峰值与静态内存分析 · CPU占用率
性能测试方法推理延迟测量
06
精度测试方法
测试集构建（分布 · 数量 · 标注质量）
精度测试方法测试集构建
07
风险项识别框架
硬件差异风险 · 数据漂移风险 · 量化误差风险
风险项识别框架硬件差异风险
08
风险量化与优先级
风险概率与影响评估（风险矩阵） · 严重性分级 · 可检测性分析
风险量化优先级
09
报告模板结构设计
封面 · 摘要 · 测试环境
报告模板结构设计封面
10
性能测试实战
使用STM32F746开发板运行图像… · 测量推理时间 · 内存占用和功耗
性能测试实战STM32F746
11
精度测试实战
使用公开数据集（如CIFAR-10子… · 生成混淆矩阵并计算关键指标
精度测试实战CIFAR-10
12
风险识别实战
针对一个语音唤醒词模型 · 分析量化 · 麦克风噪声
风险识别实战针对一个语音唤醒…
13
报告撰写实战
基于给定测试数据 · 完成一份完整的TinyML测试报告 · 包含性能表格
报告撰写实战基于给定测试数据
14
性能与精度的权衡
量化 · 剪枝 · 蒸馏对性能与精度的影响
性能精度的权衡
15
常见性能瓶颈
内存带宽 · 算子优化 · 缓存命中率
常见性能瓶颈内存带宽
16
常见精度陷阱
数据泄漏 · 类别不平衡 · 过拟合
常见精度陷阱数据泄漏
17
风险项详细说明
量化误差导致精度下降 · 内存不足导致崩溃 · 功耗过高导致热降频
风险项详细说明量化误差导致精度…
18
报告中的数据可视化
性能对比柱状图 · 精度曲线 · 混淆矩阵热力图
报告数据可视化
19
自动化测试与报告生成
使用Python脚本自动化运行测试 · 收集结果 · 生成Markdown或PDF报告
自动化测试报告生成
20
报告评审与质量保证
同行评审清单 · 报告一致性检查 · 数据可复现性
报告评审质量保证
21
案例研究
智能家居关键词识别模型的测试报告 · 分析其性能 · 精度和风险
案例研究智能家居关键词识…
22
案例研究
工业预测性维护振动传感器的TinyM… · 测试报告如何覆盖极端工况和传感器故障…
案例研究TinyM
23
案例研究
医疗可穿戴设备的心率异常检测 · 测试报告中的安全风险 · 隐私合规和精度要求
案例研究医疗可穿戴设备的…
24
与标准对比
MLPerf Tiny基准 · TinyML Benchmark社区 · 如何将自家测试结果与行业标准对比并写…
标准对比MLPerf
25
报告中的可解释性
如何用特征重要性 · 激活图 · 示例错误分析来增强报告的可信度和可操…
报告可解释性
26
常见问题与解决方案
测试数据不足 · 硬件不稳定 · 工具链bug
常见问题解决方案
27
综合实战
从零开始为一个给定的TinyML模型… · 并输出完整报告
综合实战TinyML
28
报告模板的定制化
根据项目类型（研究 · 产品 · 客户交付）调整报告侧重点
报告模板的定制化根据项目类型
29
未来趋势与扩展
自动化MLOps · 持续测试 · 边缘云协同测试
未来趋势扩展
30
课程总结与考核
回顾核心知识点 · 完成一份综合测试报告作为结课作业 · 并参与互评与反馈
课程总结考核