pfl-research：用于加速私有联邦学习研究的仿真框架
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。Federated learning 是一种新兴的机器学习训练范例，其通过在模拟环境中迭代实验来快速提出想法，pfl-research 是一个快速、模块化、易于使用的 Python 框架，支持 TensorFlow、PyTorch 和非神经网络模型，并与最先进的隐私算法紧密结合，研究表明它比其他开源框架快 7-72 倍，大大提高了 FL 研究社区的生产效率，同时使先前的资源密集型任务成为可能。
联邦学习是一种新的机器学习训练范式，通过在模拟环境中进行迭代实验快速生成想法。Pfl-research是一个快速、模块化和用户友好的Python框架，支持TensorFlow、PyTorch和非神经网络模型。它与最先进的隐私算法紧密集成，显示出比其他开源框架快7-72倍的速度，极大提高了联邦学习研究社区的生产力，使之前资源密集型的任务成为可能。
