PFLlib：面向初学者的综合性个性化联邦学习库与基准测试平台
摘要
随着联邦学习（FL）技术的持续发展，个性化联邦学习（pFL）已成为该领域的重要研究方向。传统FL（tFL）侧重于联合学习全局模型，而pFL则致力于平衡每个客户端在联邦学习环境中的全局目标与个性化需求。为促进pFL研究社区发展，开发了PFLlib这一集成基准测试平台的综合性pFL库。
技术实现
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算法集成：
- 实现37种最先进的FL算法（8种tFL算法和29种pFL算法）
- 支持算法级别的个性化扩展
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评估体系：
- 提供三种统计异构场景测试环境
- 集成24个标准数据集用于性能验证
- 包含完整的模型评估指标系统
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工程架构：
- 采用模块化设计便于算法扩展
- 提供标准化的数据预处理流程
- 支持分布式训练与资源管理
应用成果
该开源项目已在代码托管平台获得超过1600个星标和300次分支，成为个性化联邦学习领域的重要基础设施。平台特别注重初学者友好性，通过清晰的文档和示例降低研究门槛。
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