Ci sono set di dati specifici che beneficiano maggiormente del dimensionamento del lotto dinamico

1. Scenari di dati di dati: set di dati con campioni limitati, come domini di nicchia o raccolta di dati in fase iniziale, possono beneficiare significativamente del dimensionamento dei lotti dinamici. Metodi come un efficiente adattamento batch dinamico (EDBA) hanno mostrato prestazioni migliorate in tali scenari regolando le dimensioni batch per ottimizzare la convergenza e la generalizzazione del modello [1].

2. Sequenze a lunghezza variabile: in applicazioni come l'elaborazione audio o del linguaggio naturale, in cui le sequenze di input variano in lunghezza, il batch dinamico è cruciale. Consente un'elaborazione più efficiente raggruppando sequenze di lunghezze simili insieme, riducendo l'imbottitura non necessaria e migliorando l'efficienza computazionale [5].

3. Set di dati squilibrati: sebbene non indirizzati direttamente da dimensioni batch dinamiche, i set di dati con squilibrio della classe potrebbero beneficiare indirettamente se il dimensionamento dinamico aiuta a ottimizzare il processo di apprendimento concentrandosi su campioni più informativi o adattandosi alla modifica delle distribuzioni dei dati.

4. Scenari di apprendimento attivo: il dimensionamento dinamico dei batch è particolarmente vantaggioso nei contesti di apprendimento attivo, in cui l'obiettivo è ridurre al minimo i costi di annotazione. Metodi come la dimensione del batch adattivo usando l'apprendimento attivo rinforzato (ABAS-RAL) regolano dinamicamente le dimensioni batch in base all'incertezza e alle prestazioni del modello, portando a un uso più efficiente delle risorse [4].

In sintesi, set di dati che beneficiano di più dal dimensionamento dinamico dei batch sono quelli con campioni limitati, sequenze a lunghezza variabile o quelli utilizzati negli scenari di apprendimento attivo in cui l'efficienza delle risorse è cruciale.