一种交互式持续学习轻量化模型训练与推理方法

本发明涉及计算机技术领域，具体指一种交互式持续学习轻量化模型训练与推理方法，包括：基于终端设备获取的初始数据集，在边缘设备中训练初始模型，得到训练好的初始模型作为第一模型；对第一模型进行轻量化操作得到轻量化初始模型；在部署于终端设备中的轻量化初始模型上执行模型推理任务；基于终端设备获取的增量数据集，在边缘设备中通过最小化持续学习损失函数训练第一模型，得到训练好的第一模型作为增量模型；对增量模型进行轻量化操作得到轻量化增量模型；利用部署于终端设备中的轻量化增量模型完成模型更新和执行模型推理任务。本发明降低带宽消耗、实现模型持续更新、提升终端设备推理效率、提高系统实时性和增强数据隐私与安全性。