一种AI模型迭代更新方法及系统

本发明公开了一种AI模型迭代更新方法及系统，通过根据模型性能计算任务模型的历史绩点，从而根据各个任务模型的历史绩点匹配学习策略在样本数据中以不同的学习策略进行采样训练，使得任务模型训练过程，动态调整样本数据的类型及数量，避免大量样本数据导致训练复杂度增加，以及冗余样本造成模型迭代效率低的问题；此外，在训练过程中根据特征得分对每个任务模型进行剪枝，减少模型训练的计算量以及内存消耗；以动态采样结合动态剪枝，对AI模型中的各个任务模型进行动态训练，进一步提高AI模型的迭代效率。