동적 배치 크기로부터 더 많은 혜택을받는 특정 데이터 세트가 있습니까?

1. Data-Scarce 시나리오 : 틈새 도메인 또는 초기 단계 데이터 수집과 같은 제한된 샘플이있는 데이터 세트는 동적 배치 크기로 크게 이익을 얻을 수 있습니다. 효율적인 동적 배치 적응 (EDBA)과 같은 방법은 모델 수렴 및 일반화를 최적화하기 위해 배치 크기를 조정하여 이러한 시나리오에서 개선 된 성능을 보여 주었다 [1].

2. 가변 길이 시퀀스 : 입력 시퀀스가 ​​길이가 다른 오디오 또는 자연어 처리와 같은 응용 프로그램에서 동적 배치가 중요합니다. 유사한 길이의 시퀀스를 그룹화하여보다 효율적인 처리를 가능하게하여 불필요한 패딩을 줄이고 계산 효율을 향상시킵니다 [5].

3. 불균형 데이터 세트 : 동적 배치 크기로 직접 해결되지는 않지만, 클래스 불균형이있는 데이터 세트는 동적 사이징이보다 유익한 샘플에 중점을 두거나 변화하는 데이터 배포에 적응하여 학습 프로세스를 최적화하는 데 도움이되면 간접적으로 도움이 될 수 있습니다.

4. 활성 학습 시나리오 : 동적 배치 크기는 특히 주석 비용을 최소화하는 목표가있는 활발한 학습 상황에서 유리합니다. 강화 활성 학습 (ABAS-RAL)을 사용한 적응 형 배치 크기와 같은 방법은 모델 불확실성과 성능에 따라 배치 크기를 동적으로 조정하여보다 효율적인 자원을 사용합니다 [4].

요약하면, 동적 배치 크기 조정에서 가장 혜택을주는 데이터 세트는 제한된 샘플, 가변 길이 시퀀스 또는 자원 효율이 중요한 활성 학습 시나리오에 사용되는 데이터 세트입니다.