一种自适应边缘设备的神经网络模型轻量化方法及系统

公开了一种自适应边缘设备的神经网络模型轻量化方法及系统，该方法包括以下步骤：S1，构建并训练神经网络模型，根据典型边缘设备的指标参数进行对所述神经网络模型进行分级轻量化，所述指标参数包括计算能力指标参数和存储空间指标参数，获得典型边缘算力与轻量化模型匹配表；S2，对待部署边缘设备的指标参数进行初始评估得到初始评估结果，根据所述初始评估结果和典型边缘算力与轻量化模型匹配表在所述待部署边缘设备上部署对应的轻量化模型；S3，定时评估所述待部署边缘设备的指标参数，得到实时评估结果，根据实时评估结果和所述轻量化模型的实际使用效果指标参数判断是否重新加载新的轻量化模型或对所述轻量化模型进行优化。