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

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

Rezultati

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

Naziv:	Averaging Is Probably Not the Optimum Way of Aggregating Parameters in Federated Learning
Autori:	Xiao, Peng; Cheng, Samuel; Stankovic, Vladimir V; Vukobratovic, Dejan
Godina:	2020
Publikacija:	ENTROPY
ISSN:	1099-4300 Entropy: international and interdisciplinary journal of entropy and information studies Pretraži identifikator
Tip rezultata:	Naučni članak
Kolacija:	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
Projekat:	European Union (EU) [734331]
Izvor metapodataka:	(Preuzeto iz Nasi u WoS)
M-kategorija:	21M21 - Rad u vrhunskom međ. časopisu

38
SCOPUS^TM

5
PubMed Central^TM

11
OpenCitations

25
WEB OF SCIENCE^TM

Alt metrika

Dimensions

Pronađi DOI

Pronalaženje DOI u servisu CrossRef-u na osnovu meta-podataka u zapisu. Prikazaće se DOI (i metapodaci) čiji se podaci najviše poklapaju. OPREZ - to ne mora biti ta publikacija.

Unpaywall

Rezultati na eNauka su zaštićeni autorskim pravima i sva prava su zadržana, osim ako nije drugačije naznačeno.