Zobrazeno 1 - 9
of 9
pro vyhledávání: '"Ying, Yichen"'
Publikováno v:
In Electric Power Systems Research 15 February 2023 215 Part B
Publikováno v:
网络与信息安全学报, Vol 8, Iss 5, Pp 56-65 (2022)
There are two problems with the privacy-preserving federal learning framework under an unreliable central server.① A fixed weight, typically the size of each participant’s dataset, is used when aggregating distributed learning models on the centr
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/9b0da3c5fb9646479ad33193045a6a09
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Ying-YiChen, 陳映伊
101
In classification applications, analysts generally use K-fold cross validation to find the classifier that has the best performance. Then the classifier generates a learning model from all available data for prediction and interpretation. Th
In classification applications, analysts generally use K-fold cross validation to find the classifier that has the best performance. Then the classifier generates a learning model from all available data for prediction and interpretation. Th
Externí odkaz:
http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/00015703419684582128
