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。

SCALA：使用连接激活和逻辑调整进行分割联合学习
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