Zijn er specifieke datasets die meer profiteren van dynamische batchgrootting

1.. Gegevenscarce-scenario's: datasets met beperkte monsters, zoals nichedomeinen of gegevensverzameling in een vroeg stadium, kunnen aanzienlijk profiteren van de dynamische batchgrootting. Methoden zoals efficiënte dynamische batch -aanpassing (EDBA) hebben verbeterde prestaties in dergelijke scenario's getoond door batchgroottes aan te passen om modelconvergentie en generalisatie te optimaliseren [1].

2. Variabele lengte sequenties: in toepassingen zoals audio- of natuurlijke taalverwerking, waarbij inputsequenties in lengte variëren, is dynamisch batching cruciaal. Het zorgt voor efficiëntere verwerking door reeksen van vergelijkbare lengtes samen te groeperen, waardoor onnodige vulling wordt verminderd en de rekenefficiëntie wordt verbeterd [5].

3. Ongebalanceerde datasets: hoewel niet direct worden aangepakt door dynamische batchgrootting, kunnen datasets met klasse -onbalans indirect ten goede komen als dynamische grootte helpt bij het optimaliseren van het leerproces door zich te concentreren op meer informatieve monsters of aan te passen aan het veranderen van gegevensverdelingen.

4. Actieve leerscenario's: dynamische batchgrootting is met name gunstig in actieve leercontexten, waarbij het doel is om annotatiekosten te minimaliseren. Methoden zoals adaptieve batchgrootte met behulp van versterkte actieve leren (ABAS-RAL) passen batchgroottes dynamisch aan op basis van modelonzekerheid en prestaties, wat leidt tot efficiënter gebruik van middelen [4].

Samenvattend zijn datasets die het meest profiteren van dynamische batchgrootting die met beperkte monsters, sequenties met variabele lengte of die welke worden gebruikt in actieve leerscenario's waarbij de efficiëntie van hulpbronnen cruciaal is.