Existují specifické datové sady, které těží více z dynamického velikosti dávek

1.. Scénáře dat-Scarce: Datové sady s omezenými vzorky, jako jsou domény výklenků nebo sběr dat v rané fázi, mohou výrazně těžit z dynamického velikosti šarží. Metody, jako je efektivní dynamická adaptace dávky (EDBA), prokázaly zlepšený výkon v takových scénářích úpravou velikosti dávek pro optimalizaci konvergence modelu a zobecnění [1].

2. sekvence proměnné délky: V aplikacích, jako je zvukový nebo zpracování přirozeného jazyka, kde se vstupní sekvence liší délkou, je zásadní dynamické dávky. Umožňuje efektivnější zpracování seskupováním sekvencí podobných délek dohromady, snižováním zbytečného polstrování a zlepšení výpočetní účinnosti [5].

3. Nevyvážené datové sady: Ačkoli to není přímo řešeno dynamickým velikostí dávek, datové sady s nerovnováhou třídy mohou nepřímo prospět, pokud dynamické velikost pomáhá při optimalizaci procesu učení zaměřením na více informativní vzorky nebo přizpůsobení se měnícím se distribuci dat.

4. Scénáře aktivního učení: Dynamická velikost dávek je obzvláště výhodná v kontextech aktivního učení, kde cílem je minimalizovat náklady na anotaci. Metody, jako je adaptivní velikost šarže pomocí vyztuženého aktivního učení (ABAS-RAL), dynamicky upravují velikosti šarží na základě nejistoty a výkonu modelu, což vede k efektivnějšímu využití zdrojů [4].

Stručně řečeno, datové sady, které nejvíce těží z dynamického velikosti dávek, jsou ty s omezeným vzorkům, sekvencemi s proměnnou délkou nebo ty, které se používají v aktivních scénářích učení, kde je zásadní účinnost zdrojů.