يمكن أن تستفيد حجم الدُفعات الديناميكية من مجموعات البيانات المختلفة ، وخاصة تلك ذات الخصائص المحددة التي تجعل أحجام الدُفعات الثابتة التقليدية أقل فعالية. فيما يلي بعض السيناريوهات التي يكون فيها تحجيم الدُفعات الديناميكية مفيدة:
1. سيناريوهات شرق البيانات: يمكن أن تستفيد مجموعات البيانات ذات العينات المحدودة ، مثل المجالات المتخصصة أو جمع بيانات المرحلة المبكرة ، بشكل كبير من حجم الدُفعات الديناميكية. أظهرت طرق مثل التكيف الدُفعات الديناميكية الفعالة (EDBA) أداءً محسّنًا في مثل هذه السيناريوهات عن طريق ضبط أحجام الدُفعات لتحسين التقارب والتعميم [1].
2. تسلسل طول متغير: في تطبيقات مثل معالجة الصوت أو اللغة الطبيعية ، حيث تختلف تسلسل الإدخال في الطول ، يكون التضليل الديناميكي أمرًا بالغ الأهمية. يسمح بمعالجة أكثر كفاءة عن طريق تجميع تسلسلات ذات أطوال مماثلة معًا ، مما يقلل من الحشو غير الضروري وتحسين الكفاءة الحسابية [5].
3. مجموعات البيانات غير المتوازنة: على الرغم من عدم معالجتها مباشرة من خلال تحجيم الدُفعات الديناميكية ، فإن مجموعات البيانات ذات الخلل في الفصل قد تستفيد بشكل غير مباشر إذا كان التحجيم الديناميكي يساعد في تحسين عملية التعلم من خلال التركيز على عينات مزيد من المعلومات أو التكيف مع توزيعات البيانات المتغيرة.
4. سيناريوهات التعلم النشط: تحجيم الدُفعات الديناميكية مفيدة بشكل خاص في سياقات التعلم النشط ، حيث يكون الهدف هو تقليل تكاليف التعليقات التوضيحية. طرق مثل حجم الدُفعة التكيفية باستخدام التعلم النشط المعزز (ABAS-RAL) تعدل أحجام الدُفعات بشكل ديناميكي بناءً على عدم اليقين والأداء النموذجية ، مما يؤدي إلى استخدام موارد أكثر كفاءة [4].
باختصار ، فإن مجموعات البيانات التي تستفيد أكثر من تحجيم الدُفعات الديناميكية هي تلك التي لديها عينات محدودة ، أو تسلسلات متغيرة الطول ، أو تلك المستخدمة في سيناريوهات التعلم النشط حيث تكون كفاءة الموارد أمرًا بالغ الأهمية.
الاستشهادات:[1] https://ojs.aaai.org/index.php/aaai/article/view/27024/26796
[2] https://www.reddit.com/r/languagetechnology/comments/be6hvo/batch_size_vs_dataset_size/
[3] https://www.linkedin.com/advice/1/what-challenges-benefits-dynamic-batch-size
[4] https://openreview.net/forum؟id=pruxndrfvk
[5] https://speechbrain.readthedocs.io/en/latest/tutorials/advanced/dynamic-batching.html
[6] https://stackoverflow.com/questions/35050753/how-big-hould-batch-size-and-number-of-epochs-be-when-fitting-a-model
[7] https://www.linkedin.com/advice/1/what-ideal-batch-size-optimal-data-processing-xqyzf
[8] https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/overfitting/imbalanced-datasets