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TinyML模型量化后精度损失大QAT训练调参指南

共计 30 章节

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TinyML与量化背景 · 课程目标 · 学习路径与实战环境搭建

课程导入TinyML

定点与浮点表示 · 对称/非对称量化 · 量化参数（scale/zero-po…

量化基础定点

TinyML模型量化类型

PTQ（训练后量化）与QAT（量化感… · 适用场景与精度差异

TinyML模型量化类型

QAT核心原理

伪量化节点（fake quant）如… · 前向与反向传播中的梯度处理

QAT核心原理

QAT训练流程

从预训练模型到QAT微调的完整步骤 · 数据集准备与训练配置

QAT训练流程

PyTorch QAT实战

使用torch.ao.quantiz…

TensorFlow Lite QAT实战

使用TensorFlow Model…

量化精度损失诊断

如何定位精度下降的层 · 激活分布分析与权重分布可视化

量化精度损失诊断如何定位精度下降…

QAT超参数调优

学习率 · batch size · 训练轮数

QAT超参数调优

QAT中的正则化与损失函数

如何调整损失函数以缓解量化误差 · 标签平滑与知识蒸馏结合

QAT与知识蒸馏结合

教师-学生架构 · 蒸馏温度与软标签在QAT中的应用

QAT知识蒸馏结合

QAT中的批归一化处理

BN层在量化中的问题 · folding技巧与训练策略

QAT批归一化处理

QAT中的激活函数选择

ReLU · ReLU6 · swish等对量化敏感度的影响与替换…

QAT激活函数选择

QAT中的量化粒度

逐层 · 逐通道 · 逐组量化对精度的影响与选择方法

QAT量化粒度

QAT中的校准数据集

如何选择代表性数据 · 校准集大小与多样性对量化效果的影响

QAT校准数据集

QAT中的梯度问题

量化噪声对梯度的影响 · 直通估计器（STE）的改进与替代方法

QAT梯度问题

QAT中的学习率调度

余弦退火 · warmup · 阶段性降低学习率对QAT收敛的帮助

QAT学习率调度

QAT中的权重初始化

从PTQ结果初始化QAT · 预训练权重与随机初始化的对比

QAT权重初始化

QAT中的混合精度量化

不同层使用不同位宽（8bit/4bi…

QAT混合精度量化

QAT中的硬件适配

不同MCU/边缘设备的量化支持差异 · 指令集与内存限制

QAT硬件适配

QAT中的损失函数加权

多任务损失 · 辅助损失对量化精度的调节

QAT损失函数加权

QAT中的正则化强度

权重衰减 · dropout · 数据增强对量化鲁棒性的影响

QAT正则化强度

QAT中的优化器选择

SGD · Adam · AdamW等优化器在QAT中的表现与…

QAT优化器选择

QAT中的梯度裁剪与梯度累积

稳定训练 · 处理小batch size下的量化训…

QAT梯度裁剪

QAT中的早停与模型选择

基于验证集精度 · 量化模拟精度选择最佳模型

QAT中的多阶段训练

先全精度微调再QAT · 逐步降低量化位宽的分阶段策略

QAT多阶段训练

QAT中的损失震荡与不收敛

常见原因分析 · 梯度爆炸/消失的解决技巧

QAT损失震荡

QAT实战案例

图像分类（CIFAR-10/Imag…

QAT实战案例

QAT实战案例

语音唤醒词检测（KWS）模型量化后精…

QAT实战案例

综合提升与项目实践

构建一个完整的TinyML QAT调… · 自动化调参工具 · 常见问题速查表与未来趋势

综合提升项目实践