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TinyML PTQ量化后功能验证指南

共计 30 章节
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01
课程导入
TinyML与PTQ量化概述 · 课程目标 · 学习路径
课程导入TinyML
02
量化基础
定点与浮点表示 · 量化参数（scale/zero-po… · 对称与非对称量化
量化基础定点
03
PTQ原理
训练后量化的流程 · 校准数据集的作用 · 动态范围与静态范围
PTQ原理
04
量化误差来源
舍入误差 · 截断误差 · 溢出
量化误差来源舍入误差
05
功能验证概念
验证目标 · 验证层级（单元/集成/系统） · 与精度验证的区别
功能验证概念验证目标
06
验证环境搭建
硬件平台 · 软件工具链（TensorFlow L… · CMSIS-NN等）
验证环境搭建硬件平台
07
校准数据集准备
数据采集 · 代表性样本选择 · 数据增强与预处理
校准数据集准备数据采集
08
量化模型生成
使用工具（如TFLite Conve… · ONNX Runtime）进行PTQ…
量化模型生成TFLite
09
模型输出对比
量化前后输出张量对比 · 余弦相似度 · 均方误差等指标
模型输出对比量化前后输出张量…
10
分类任务验证
Top-1/Top-5准确率 · 混淆矩阵 · 单类性能分析
分类任务验证Top-1/Top-5
11
回归任务验证
MAE · RMSE · 决定系数R²
回归任务验证MAE
12
目标检测验证
IoU · mAP · 边界框偏移分析
目标检测验证IoU
13
语音/音频任务验证
语音识别准确率 · 唤醒词误触发率 · 信噪比影响
语音音频任务验证
14
异常输入测试
对抗样本 · 噪声注入 · 极端值
异常输入测试对抗样本
15
数值稳定性测试
多次运行一致性 · 随机种子影响 · 浮点与定点边界
数值稳定性测试多次运行一致性
16
内存与性能验证
RAM/Flash占用 · 推理延迟 · 吞吐量
内存性能验证
17
端到端功能测试
从传感器输入到最终输出的完整流程验证
端到端功能测试从传感器输入到最…
18
回归测试策略
自动化测试框架 · 基线管理 · 持续集成（CI）集成
回归测试策略自动化测试框架
19
调试技巧
日志记录 · 断点调试 · 中间层输出可视化
调试技巧日志记录
20
常见问题与解决
精度骤降 · 输出NaN/Inf · 激活饱和
常见问题解决
21
量化敏感层分析
逐层敏感性分析 · 混合量化策略 · 关键层保护
量化敏感层分析逐层敏感性分析
22
验证指标选择
根据任务类型选择合适指标 · 避免误导性指标
验证指标选择根据任务类型选择…
23
案例实战
图像分类模型（如MobileNet）…
案例实战MobileNet
24
案例实战
关键词唤醒模型（如DS-CNN）PT…
案例实战DS-CNN
25
案例实战
异常检测模型（如Autoencode…
案例实战Autoencode
26
工具链实践
使用TensorFlow Lite… · 编写测试代码
工具链实践TensorFlow
27
工具链实践
使用STM32Cube.AI或Edg…
工具链实践STM32Cube.AI
28
验证报告撰写
结果记录 · 图表展示 · 结论与建议
验证报告撰写结果记录
29
综合项目
从给定模型和数据集完成PTQ量化 · 验证 · 优化全流程
综合项目PTQ
30
课程总结与进阶
常见陷阱回顾 · 最佳实践 · 前沿技术（如量化感知训练）展望
课程总结进阶