Er der specifikke datasæt, der drager fordel af dynamisk batchstørrelse

1. Data-scarce-scenarier: Datasæt med begrænsede prøver, såsom nichedomæner eller dataindsamling af tidlige faser, kan betydeligt drage fordel af dynamisk batchstørrelse. Metoder som Effektiv dynamisk batchtilpasning (EDBA) har vist forbedret ydelse i sådanne scenarier ved at justere batchstørrelser for at optimere modelkonvergens og generalisering [1].

2. sekvenser med variabel længde: I applikationer som lyd eller naturlig sprogbehandling, hvor inputsekvenser varierer i længde, er dynamisk batching afgørende. Det giver mulighed for mere effektiv behandling ved at gruppere sekvenser med lignende længder sammen, reducere unødvendig polstring og forbedre beregningseffektiviteten [5].

3. Ubalancerede datasæt: Selvom det ikke er direkte adresseret af dynamisk batchstørrelse, kan datasæt med klasse ubalance være til gavn for indirekte, hvis dynamisk størrelse hjælper med at optimere læringsprocessen ved at fokusere på mere informative prøver eller tilpasse sig til ændring af datafordelinger.

4. aktive læringsscenarier: Dynamisk batchstørrelse er især fordelagtige i aktive læringskontekster, hvor målet er at minimere annotationsomkostninger. Metoder som adaptiv batchstørrelse ved hjælp af forstærket aktiv læring (ABAS-RAL) justerer dynamisk batchstørrelser baseret på modelusikkerhed og ydeevne, hvilket fører til mere effektiv brug af ressourcer [4].

Sammenfattende er datasæt, der drager mest fordel af dynamisk batchstørrelse, dem med begrænsede prøver, sekvenser med variabel længde eller dem, der bruges i aktive læringsscenarier, hvor ressourceeffektiviteten er afgørende.