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。

通过特征域搜索的梯度反演方法（GIFD）在分布式机器学习框架中取得了像素级重建方面的较好结果，并展现了很强的泛化能力。