基于增量数据的模型更新方法、装置、设备及存储介质

本申请实施例提供了一种基于增量数据的模型更新方法、装置、设备及存储介质。方法包括：获取每个新增类别对应的训练子数据集；针对每个新增类别，根据对应训练子数据集包含的多个目标训练样本，与多个新增类别对应的多个第一类别原型对预设云端模型进行类别差距的对比训练，得到目标云端模型以及多个目标第一类别原型；将多个目标第一类别原型发送至边缘端，以使边缘端基于多个目标第一类别原型对中间边缘模型进行参数调整，得到目标边缘模型；其中，中间边缘模型基于多个目标训练样本与多个新增类别对应的多个第二类别原型，对预设边缘模型进行类别差距的对比训练得到；以此，能够提高模型对增量数据的感知能力和模型的性能。