FedML联邦机器学习框架正式开源，助力算法开发和性能比较

Federated Learning 联邦学习是机器学习领域中快速发展的研究领域。尽管已经进行了大量的研究工作，但是现有的软件框架不能充分支持多样化的算法开发（例如，多样化的拓扑和灵活的消息交换），并且实验中不一致的数据集和模型使用使公平的比较变得困难。 近日，美国南加州大学 USC 联合 MIT、Stanford、MSU、UW-Madison、UIUC 以及腾讯、微众银行等众多高校与公司联合发布

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