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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
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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
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。
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关键要点
- 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。
- 大而稀疏的深度神经网络具有可接受的准确性。
- 将能源使用作为关键指标有助于减少机器学习的碳足迹。
- 测量机器学习的能源效率面临挑战，尤其是由于地理位置和数据中心基础设施的差异。
- 明确计算能源消耗和碳足迹，并与开发人员合作，可以帮助评估模型的能源使用。
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