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代谢能量模型对步态代谢成本估计的贡献
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究发现，大而稀疏的深度神经网络模型比大而密集的模型使用更少的能量，且准确性可接受。通过计算能源消耗和碳足迹来评估模型，可以帮助减少机器学习的碳足迹。
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关键要点
- 研究发现，大而稀疏的深度神经网络模型比大而密集的模型使用更少的能量。
- 大而稀疏的模型在准确性上也可接受。
- 通过计算能源消耗和碳足迹来评估模型，可以帮助减少机器学习的碳足迹。
- 机器学习的能源效率度量面临挑战，主要由于地理位置和数据中心基础设施的差异。
- 与开发人员合作，将能源使用作为关键指标来评估模型是重要的。
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