Averaging Is Probably Not the Optimum Way of Aggregating Parameters in Federated Learning

Xiao, Peng; Cheng, Samuel; Stankovic, Vladimir V; Vukobratovic, Dejan

Резултати

еНаука > Резултати > Averaging Is Probably Not the Optimum Way of Aggregating Parameters in Federated Learning

Назив:	Averaging Is Probably Not the Optimum Way of Aggregating Parameters in Federated Learning
Аутори:	Xiao, Peng; Cheng, Samuel; Stankovic, Vladimir V; Vukobratovic, Dejan
Година:	2020
Публикација:	ENTROPY
ISSN:	1099-4300 Entropy: international and interdisciplinary journal of entropy and information studies Претражи идентификатор
Тип резултата:	Научни чланак
Колација:	vol. 22 br. 3 str. 314-314
DOI:	10.3390/e22030314
WoS-ID:	000526524300071
Scopus-ID:	2-s2.0-85082671695
PMID:	33286088
PMCID:	PMC7516771
URI:	https://enauka.gov.rs/handle/123456789/806090
Пројекат:	European Union (EU) [734331]
Извор метаподатака:	(Preuzeto iz Nasi u WoS)
М-категорија:	21M21 - Рад у врхунском међ. часопису

38
SCOPUS^TM

5
PubMed Central^TM

11
OpenCitations

25
WEB OF SCIENCE^TM

Алт метрика

Dimensions

Пронађи DOI

Проналажење DOI у сервису CrossRef-у на основу мета-података у запису. Приказаће се DOI (и метаподаци) чији се подаци највише поклапају. ОПРЕЗ - то не мора бити та публикација.

Unpaywall

Резултати на еНаука су заштићени ауторским правима и сва права су задржана, осим ако није другачије назначено.