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CMSIS-NN requantize路径与饱和裁剪调优课程

共计 30 章节

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学习目标 · 适用人群 · 课程结构

课程导入学习目标

定点数表示 · Q格式 · 缩放因子与零点

量化基础定点数表示

架构 · 核心函数 · 支持算子

requantize概念

什么是requantize · 为何需要 · 在推理中的位置

requantize概念

requantize数学原理

乘法 · 移位 · 舍入

requantize数学原理

饱和裁剪原理

饱和运算 · 裁剪范围 · 与requantize的结合

裁剪原理运算

CMSIS-NN requantize实现解析

源码阅读 · 关键宏 · 数据类型

CMSIS-NNrequantize

饱和裁剪实现解析

裁剪逻辑 · 边界处理 · 与硬件指令的映射

裁剪实现解析裁剪逻辑

量化参数计算

scale · offset · shift的推导

量化参数计算scale

requantize路径分析

从卷积/全连接输出到下一层输入的完整… · 各阶段作用

requantize路径分析

常见量化格式

int8 · uint8 · int16

常见量化格式int8

性能瓶颈识别

分析requantize与饱和裁剪在… · 内存访问 · 指令效率

性能瓶颈识别requantize

优化策略总览

查表法 · 近似计算 · SIMD优化

优化策略总览查表法

查表法实现requantize

构建查找表 · 表大小 · 精度与内存权衡

requantize查表法实现

利用DSP指令 · NEON intrinsics · 并行处理多个数据

定点数学优化

移位代替除法 · 乘法近似 · 避免浮点

定点数学优化移位代替除法

饱和裁剪优化

快速裁剪算法 · 条件判断优化 · 使用硬件饱和指令

裁剪优化快速裁剪算法

基于CIFAR-10的CNN模型量化… · 分析requantize路径

案例实战CIFAR-10

基于MobileNet的实时推理 · 调优饱和裁剪参数

案例实战MobileNet

语音唤醒词模型 · 处理动态范围与裁剪阈值

案例实战语音唤醒词模型

调试与验证

单元测试 · 数值对比 · 误差分析

性能剖析工具

使用Cycle Counter · Profiler · Trace工具定位热点

性能剖析工具Cycle

常见问题与陷阱

舍入误差累积 · 溢出 · 裁剪导致精度下降

常见问题陷阱

精度与性能权衡

如何调整量化参数 · 裁剪范围 · 优化策略以平衡

精度性能权衡

与CMSIS-NN其他模块集成

卷积 · 池化 · 激活函数中的requantize协同

CMSIS-NN其他模块集成

不同Cortex-M内核差异 · 指令集支持 · 编译器优化选项

硬件适配Cortex-M

动态量化 · per-channel量化 · 混合量化在requantize中的实…

高级主题动态量化

从零构建一个端到端图像分类应用 · 包含完整requantize调优

综合项目从零构建一个端到…

核心要点回顾 · 最佳实践 · 常见误区

课程总结核心要点回顾

拓展与展望

CMSIS-NN未来趋势 · 与TFLite Micro等框架对比 · 持续学习资源