改进机器学习碳足迹的帕奎特数据集格式与混合精度训练

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究解决了传统CSV格式与帕奎特格式对回归机器学习模型训练能耗的影响，提出使用混合精度训练以降低能耗。研究发现，适当的超参数配置能够将能耗降低7至11瓦，但整体优化效果有限，所述方法在统计上未能显著改善计算能耗和机器学习碳足迹。

通过计算发现大而稀疏的深度神经网络比大而密集的深度神经网络使用更少的能量，且准确性可接受。将能源使用作为关键指标有助于减少机器学习的碳足迹。

准确性 大而密集的深度神经网络 大而稀疏的深度神经网络 数据集 机器学习 碳足迹 能量使用
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