边缘计算中针对不同类型的任务（如分类、回归）评估指标
从指标设计原则、关键评估维度、优化策略三个层面进行系统性评估：
一、指标设计原则
1. 任务特性导向
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分类任务：关注端到端响应时间（End-to-End Latency）和吞吐量（Throughput）
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回归任务：侧重预测延迟波动（Latency Jitter）和计算收敛速度（Convergence Rate）
2. 资源约束适配
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轻量级指标：内存占用（Memory Footprint）和能耗效率（Energy Efficiency）
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稳定性指标：任务堆积率（Task Backlog Ratio）和故障恢复时间（Recovery Time）
二、分类任务延迟评估体系
1. 核心指标
| 指标 | 定义与计算方式 | 优化目标 |
|---|---|---|
| 分类延迟 | 输入到输出的时间差（μs级） | <100ms（实时场景） |
| 吞吐量 | 单位时间处理样本数（FPS） | >30FPS（视频场景） |