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龙图腾网恭喜中国科学院信息工程研究所申请的专利面向公平性保障的联邦学习的模型优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114358308B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111467731.3，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权面向公平性保障的联邦学习的模型优化方法及系统是由牛犇;李凤华;陈亚虹;张立坤设计研发完成，并于2021-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向公平性保障的联邦学习的模型优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向公平性保障的联邦学习的模型优化方法及系统，该方法包括：接收多个客户端发送的待优化分类模型的第一优化参数和待测试图像；计算各客户端的待优化分类模型在不同待测试图像上的准确率，获取所有客户端对应的准确率形成的贡献度矩阵；根据贡献度矩阵，得到各客户端对应的总准确率，根据各客户端对应的总准确率、第一数量和第二数量，以及所有客户端对应的总准确率之间的方差，构建优化模型；根据优化模型的最优解，为各客户端分配第二优化参数，以供各客户端根据第二优化参数对待优化分类模型进行优化。本发明实现全面提高所有客户端优化后的待优化分类模型的性能，保证服务器和客户端组成的分布系统可长久稳定地持续下去。

本发明授权面向公平性保障的联邦学习的模型优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向公平性保障的联邦学习的模型优化方法，其特征在于，包括：接收多个客户端发送的待优化分类模型的第一优化参数和待测试图像，得到多组不同的第一优化参数和待测试图像；计算各客户端发送的第一优化参数对应的待优化分类模型在不同待测试图像上的准确率，并将所有客户端对应的准确率形成的矩阵作为贡献度矩阵；根据所述贡献度矩阵，得到各客户端对应的总准确率，并根据各客户端对应的总准确率、第一数量和第二数量，以及所有客户端对应的总准确率之间的方差，构建对各客户端进行参数分配的优化模型；其中，所述第一数量为预分配给各客户端的第一优化参数的数量；所述第二数量为将各客户端上传的第一优化参数预分配给其他客户端的数量；根据所述优化模型的最优解，获取预分配给各客户端的第二优化参数，并将相应的第二优化参数分配给各客户端，以供各客户端根据所述第二优化参数对所述待优化分类模型进行优化。

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