Czy istnieją określone zestawy danych, które korzystają więcej z dynamicznego rozmiaru partii

1. Scenariusze przesyłania danych: Zestawy danych z ograniczonymi próbkami, takimi jak domeny niszowe lub gromadzenie danych na wczesnym etapie, mogą znacząco skorzystać z dynamicznej wielkości partii. Metody takie jak wydajna dynamiczna adaptacja wsadowa (EDBA) wykazały poprawę wydajności w takich scenariuszach poprzez dostosowanie rozmiarów wsadowych w celu optymalizacji zbieżności i uogólnienia modelu [1].

2. Sekwencje o zmiennej długości: w aplikacjach takich jak audio lub przetwarzanie języka naturalnego, w których sekwencje wejściowe różnią się długością, dynamiczne partia jest kluczowe. Umożliwia bardziej wydajne przetwarzanie poprzez grupowanie sekwencji o podobnych długościach razem, zmniejszając niepotrzebne wyściółki i poprawiając wydajność obliczeniową [5].

3. Niezrównoważone zestawy danych: Chociaż nie jest to bezpośrednio adresowane przez dynamiczne rozmiar partii, zestawy danych z nierównowagą klasy mogą korzystać pośrednio, jeśli dynamiczne rozmiar pomoże w optymalizacji procesu uczenia się, skupiając się na bardziej pouczających próbkach lub dostosowując się do zmieniających się rozkładów danych.

4. Aktywne scenariusze uczenia się: Dynamiczne rozmiar partii jest szczególnie korzystne w aktywnych kontekstach uczenia się, w których celem jest zminimalizowanie kosztów adnotacji. Metody takie jak adaptacyjny rozmiar partii przy użyciu wzmocnionego aktywnego uczenia się (ABAS-RAL) dynamicznie dostosowują rozmiary wsadowe w oparciu o niepewność i wydajność modelu, co prowadzi do bardziej wydajnego wykorzystania zasobów [4].

Podsumowując, zestawy danych, które najbardziej korzystają z dynamicznej wielkości partii, to te z ograniczonymi próbkami, sekwencjami o zmiennej długości lub te stosowane w aktywnych scenariuszach uczenia się, w których wydajność zasobów jest kluczowa.