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SCALA：使用连接激活和逻辑调整进行分割联合学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
SCALA是一种分布式机器学习框架，通过分离学习过程并聚合局部模型来共同训练共享模型。它解决了数据异质性和标签分布倾斜问题，并在公共数据集上表现出优越性。
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关键要点
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SCALA是一种分布式机器学习框架。
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该框架通过分离服务器和客户端之间的学习过程来共同训练共享模型。
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SCALA聚合基于分布式客户端数据更新的局部模型。
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框架解决了数据异质性和标签分布倾斜问题。
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通过连接客户端模型的激活来集中调整不同客户端之间的标签分布。
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使用损失函数的logit调整处理参与客户端的标签分布变化。
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理论分析和实验证明SCALA在公共数据集上的优越性。
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