PulseAugur
实时 09:28:57
English(EN) Automated Computational Energy Minimization of ML Algorithms using Constrained Bayesian Optimization

新方法在不牺牲性能的情况下降低机器学习模型能耗

研究人员开发了一种使用约束贝叶斯优化(CBO)来最小化机器学习模型能耗的方法。该方法旨在降低训练日益大型模型相关的计算能量成本。研究表明,CBO可以在不负面影响回归和分类任务的预测性能的情况下,实现更低的能量使用。 AI

影响 可能导致更节能的AI模型训练和部署,降低运营成本和环境影响。

排序理由 详细介绍机器学习模型优化新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

在 arXiv cs.AI 阅读 →

AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →

新方法在不牺牲性能的情况下降低机器学习模型能耗

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Pallavi Mitra, Felix Biessmann ·

    使用约束贝叶斯优化实现机器学习算法的自动化计算能量最小化

    arXiv:2407.05788v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Bayesian optimization (BO) is an efficient framework for optimization of black-box objectives when function evaluations are costly and gradient information is not easily accessible. BO has been successfully applied to auto…