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训练后量化PTQ校准集构建与代表性分析

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · PTQ在工业界的重要性与典型应用场景
课程导入学习目标
02
量化基础回顾
定点数表示 · 对称/非对称量化 · 量化参数（scale/zero-po…
量化基础回顾定点数表示
03
训练后量化（PTQ）概述
PTQ流程 · 与QAT对比 · PTQ的优势与挑战
PTQ训练后量化
04
校准集的定义与作用
什么是校准集 · 校准集在PTQ中的角色 · 校准集与训练集/验证集的区别
校准集的定义作用
05
校准集构建的基本原则
代表性 · 多样性 · 覆盖性
校准集构建的基本…代表性
06
数据分布分析
如何分析真实数据的分布（均值 · 方差 · 长尾
数据分布分析如何分析真实数据…
07
校准集规模选择
不同规模（128 · 256 · 512
校准集规模选择不同规模
08
采样策略
随机采样 · 分层采样 · 聚类采样
采样策略随机采样
09
类别平衡与长尾处理
处理类别不平衡 · 长尾分布下的校准集构建策略
类别平衡长尾处理
10
时序数据与NLP数据的校准集构建
针对Transformer · RNN等模型 · 如何选取代表性序列
NLP时序数据
11
视觉模型校准集构建
图像分类 · 检测 · 分割任务中校准集的选取与增强
视觉模型校准集构…图像分类
12
多模态与语音模型校准集构建
多模态数据对齐 · 语音特征分布 · 特殊处理
多模态语音模型校准集构…
13
校准集与模型部署场景匹配
边缘设备 · 服务器 · 不同硬件（CPU/GPU/NPU）对…
校准集模型部署场景匹配
14
校准集构建的自动化工具
利用数据引擎 · 主动学习 · AutoML选择校准样本
校准集构建的自动…利用数据引擎
15
校准集代表性评估指标
KL散度 · Wasserstein距离 · 最大均值差异（MMD）
校准集代表性评估…KL
16
基于损失敏感度的样本选择
使用梯度 · Hessian · 影响函数等选择对量化误差影响大的样本
基于损失敏感度的…使用梯度
17
校准集与量化误差分析
逐层激活分布 · 量化噪声传播 · 如何通过校准集优化量化参数
校准集量化误差分析
18
校准集迭代优化
基于量化后模型性能反馈调整校准集 · 闭环优化流程
校准集迭代优化基于量化后模型性…
19
案例实战
使用PyTorch/TensorRT… · 构建不同校准集并对比精度
案例实战PyTorch/Tens…
20
案例实战
针对BERT模型 · 构建校准集并量化 · 分析GLUE任务精度变化
案例实战BERT
21
案例实战
YOLOv5目标检测模型PTQ校准集…
案例实战YOLOv5
22
案例实战
语音识别模型（如Conformer）…
案例实战Conformer
23
常见问题与解决方案
校准集过拟合 · 数据泄漏 · 分布偏移
常见问题解决方案
24
校准集与量化鲁棒性
对抗样本 · 噪声数据对量化模型的影响 · 如何增强鲁棒性
校准集量化鲁棒性
25
高级主题
动态量化 · 混合精度量化中校准集的作用与调整
高级主题动态量化
26
校准集与模型压缩结合
剪枝 · 蒸馏与PTQ联合优化时校准集的复用与…
校准集模型压缩结合
27
工业级PTQ流程设计
从数据收集 · 清洗 · 校准集构建到量化部署的完整pipel…
PTQ工业级
28
性能评估与调优
量化后模型精度 · 速度 · 内存占用权衡
性能评估调优
29
综合项目
给定一个真实业务场景（如智能安防） · 设计校准集构建方案并完成PTQ全流程
综合项目给定一个真实业务…
30
课程总结与前沿展望
PTQ校准集研究趋势 · 自动化校准集生成 · 未来方向
课程总结前沿展望