- 模型验证：使用适当的框架来测试导出的模型。
- 代表性测试数据：创建反映部署条件和边缘案例的测试数据集。
- 领域专用指标：选择符合应用要求的评估指标：
- 分类：准确率、精确率、召回率、F1 分数。
- 回归分析：MAE、MSE、R² 分数。
- 信号处理：SNR、交叉相关、频率响应。
- 愿景: 目标检测的交并比 (IoU)、平均精度均值 (mAP)，用于图像质量的结构相似性 (SSIM)。
- 性能基准测试：测量推理速度、内存使用情况和功耗。
- 比较基准：适用时对照参考算法进行基准测试。
- 环境测试：对于关键应用，请在温度范围、电压变化或其他环境因素下进行测试。
此验证是进入硬件实施前的关键质量关卡，确保量化模型在投入硬件部署前满足应用要求。