基于主动学习和模型压缩的联邦学习全局模型训练方法及系统

本发明涉及模型训练技术领域，具体为基于主动学习和模型压缩的联邦学习全局模型训练方法及系统；包括数据预处理模块、本地模型训练模块、模型压缩传输模块、全局模型聚合模块、全局模型更新模块、主动学习策略调整模块、模型压缩算法优化模块和系统集成联动模块；所述数据预处理模块用于和主动学习样本选择；本发明通过主动学习选择高价值样本进行训练，减少了低价值样本对训练过程的干扰，提高了训练效率，模型压缩技术降低了模型参数的大小和传输成本，使得在资源受限的环境下也能高效地进行联邦学习，系统集成和联动控制模块确保了系统各部分之间的顺畅通信和高效协同，使得系统能够轻松扩展到更多本地节点。