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TinyML PTQ校准误差逐层分析与调优课程

共计 30 章节
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01
课程导入
TinyML与PTQ背景 · 课程目标 · 学习路径与工具链概览
课程导入TinyML
02
量化基础
定点数表示 · 对称/非对称量化 · 量化参数（scale/zero-po…
量化基础定点数表示
03
PTQ流程
校准数据集准备 · 校准方法（MinMax/Percen… · 量化配置与常见框架（TFLite/O…
PTQ流程
04
校准误差来源
量化噪声 · 裁剪误差 · 舍入误差
校准误差来源量化噪声
05
逐层误差分析原理
层间误差传播 · 敏感度度量（SNR/MSE/余弦相似… · 逐层量化误差可视化方法
逐层误差分析原理层间误差传播
06
工具实战
使用PyTorch/TensorFl…
工具实战PyTorch/Tens…
07
校准数据集构建
代表性数据选择 · 数据增强 · 批次大小与样本数量对校准质量的影响
校准数据集构建代表性数据选择
08
校准方法对比实验
MinMax · Percentile · MSE
校准方法对比实验MinMax
09
逐层误差分析实战
以MobileNetV2为例 · 量化后逐层计算激活与权重的误差指标并…
逐层误差分析实战MobileNetV2
10
高误差层识别
基于误差贡献度排序 · 层间相关性分析 · 异常层检测方法
高误差层识别基于误差贡献度排…
11
误差调优策略
混合精度量化 · 敏感层跳过量化 · 层级量化参数微调
误差调优策略混合精度量化
12
量化感知训练（QAT）与PTQ结合
何时需要QAT · 如何利用PTQ误差分析指导QAT层选…
QATPTQ
13
激活函数与特殊层处理
ReLU/ReLU6/Softmax…
激活函数特殊层处理
14
批归一化（BN）折叠
BN层对量化误差的影响 · 折叠方法及误差变化分析
BN批归一化
15
权重分布与裁剪
权重离群值处理 · 裁剪阈值选择 · 权重正则化对PTQ误差的影响
权重分布裁剪
16
激活分布与校准
激活值动态范围 · 长尾分布 · 多模态分布下的校准策略
激活分布校准
17
逐层误差调优实战
针对高误差层采用不同量化位宽（8/6…
逐层误差调优实战针对高误差层采用…
18
误差传播链分析
从输入到输出的误差累积路径 · 关键层识别与瓶颈定位
误差传播链分析从输入到输出的误…
19
模型结构对PTQ误差的影响
深度 · 宽度 · 分组卷积
PTQ模型结构对
20
多模型对比案例
ResNet · EfficientNet · YOLO等模型PTQ误差分布差异与调…
多模型对比案例ResNet
21
硬件与部署约束
不同MCU/NPU对量化格式的支持 · 内存带宽与计算效率对调优的限制
硬件部署约束
22
自动化调优工具
使用AIMET · TensorRT · NCNN等工具进行自动逐层误差分析与…
自动化调优工具AIMET
23
误差指标与评估体系
Top-1/Top-5 · mAP · 回归任务的RMSE等指标与逐层误差的…
误差指标评估体系
24
常见问题与解决方案
校准集过拟合 · 分布偏移 · 量化后精度骤降
常见问题解决方案
25
案例实战
语音唤醒词模型PTQ校准误差分析与调…
案例实战PTQ
26
案例实战
图像分类模型（CIFAR-10/Im…
案例实战CIFAR-10/Im
27
案例实战
目标检测模型（Tiny-YOLO）P…
案例实战Tiny-YOLO
28
综合项目
从零开始对一个自定义TinyML模型…
综合项目TinyML
29
课程总结
核心要点回顾 · 常见误区 · 最佳实践与调优决策树
课程总结核心要点回顾
30
进阶与展望
PTQ误差分析的前沿研究 · 自动化调优趋势 · 与神经架构搜索（NAS）结合的方向
进阶PTQ