本研究提出了一种名为多用途鲁棒标签偏移（VRLS）的方法，旨在解决多节点分布式学习中的标签偏移问题。通过夏农熵正则化，VRLS显著提升了模型性能，并在多个数据集上超越了基准，展示了其实际应用潜力。

Solving Label Shift Problems in Distributed Learning through Entropy Regularization
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