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训练的力量：神经网络不同设置对能源需求的影响
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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，并具有可接受的准确性。明确计算能源消耗和碳足迹可以帮助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。
- 明确计算能源消耗和碳足迹有助于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，受地理位置和数据中心基础设施影响。
- 将能源使用作为关键指标评估模型可以帮助减少碳足迹。
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