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Edge Impulse分类模型训练与混淆矩阵分析

共计 30 章节

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学习目标 · 课程适用人群 · Edge Impulse平台简介

课程导入学习目标

注册Edge Impulse账号 · 创建项目 · 了解数据采集与上传的基本流程

环境准备Edge

数据采集与标注

使用手机或开发板采集传感器数据 · 数据标注方法 · 类别平衡与数据质量的重要性

数据采集标注

数据预处理

时间序列数据切片 · 滤波 · 归一化

数据预处理时间序列数据切片

特征工程与可视化

使用Edge Impulse的Fea… · 选择有效特征 · 处理特征重叠

特征工程可视化

分类模型基础

常见分类算法（决策树 · 随机森林 · 神经网络）在Edge Impulse…

分类模型基础常见分类算法

模型训练流程

在Edge Impulse中配置训练… · 迭代次数 · 验证集比例）

模型训练流程Edge

模型性能评估

准确率 · 精确率 · 召回率

模型性能评估准确率

混淆矩阵原理

混淆矩阵的构成（TP · FP · FN

混淆矩阵原理TP

Edge Impulse混淆矩阵解读

在Edge Impulse中查看混淆… · 分析类别混淆原因 · 调整数据或模型

模型优化策略

数据增强 · 类别权重调整 · 特征选择

模型优化策略数据增强

过拟合与欠拟合

识别过拟合与欠拟合现象 · 使用正则化 · 早停

过拟合欠拟合

模型部署准备

模型导出格式（C++ · Arduino · TensorFlow Lite）

模型部署准备C++

实时推理与测试

在Edge Impulse中运行实时… · 评估模型在真实数据上的表现

实时推理测试

基于加速度计的人体活动识别（如走路 · 跑步 · 静止）的完整训练与混淆矩阵分析

案例实战基于加速度计的人…

基于麦克风的音频分类（如语音命令识别… · 训练与混淆矩阵优化

案例实战基于麦克风的音频…

基于图像的物体分类（如垃圾分类）在E…

案例实战基于图像的物体分…

多类别分类问题

多类别混淆矩阵的解读 · 宏平均与微平均指标 · 类别不平衡处理

多类别分类问题多类别混淆矩阵的…

混淆矩阵与业务决策

如何根据混淆矩阵调整阈值 · 优化误报与漏报的权衡

混淆矩阵业务决策

常见问题排查

数据标注错误 · 特征提取不当 · 模型不收敛等问题的诊断与解决

常见问题排查数据标注错误

模型可解释性

使用特征重要性 · 混淆矩阵辅助理解模型决策 · 提升模型可信度

模型可解释性使用特征重要性

边缘设备资源限制

内存 · 计算能力对模型大小与推理速度的影响 · 模型压缩与量化

边缘设备资源限制内存

模型迭代与版本管理

在Edge Impulse中管理模型… · 对比不同版本性能 · 持续改进

模型迭代版本管理

与TensorFlow/PyTorch集成

在Edge Impulse中使用自定…

TensorFlow/P…集成

混淆矩阵可视化进阶

使用Python（matplotli… · seaborn）绘制自定义混淆矩阵 · 与Edge Impulse结果对比

混淆矩阵可视化进…Python

从数据采集到部署的完整项目（如手势识… · 包含混淆矩阵分析与优化全过程

综合实战从数据采集到部署…

回顾核心知识点 · 常见误区 · 学习路径建议与进一步学习资源

课程总结回顾核心知识点

考核与练习

设计一个分类任务 · 要求学员完成训练并提交混淆矩阵分析报… · 评估学员掌握程度

Edge Impulse在工业预测维… · 健康监测 · 智能家居等领域的应用案例与混淆矩阵分…

拓展应用Edge

边缘AI与自动机器学习（AutoML… · 混淆矩阵在模型监控与持续学习中的作用