Existem conjuntos de dados específicos que se beneficiam mais do dimensionamento dinâmico em lote

1. Cenários de escala de dados: conjuntos de dados com amostras limitadas, como domínios de nicho ou coleta de dados em estágio inicial, podem se beneficiar significativamente do dimensionamento dinâmico do lote. Métodos como adaptação eficiente em lote dinâmico (EDBA) mostraram melhor desempenho em tais cenários, ajustando os tamanhos dos lote para otimizar a convergência e generalização do modelo [1].

2. Sequências de comprimento de variável: em aplicações como processamento de áudio ou linguagem natural, onde as sequências de entrada variam em comprimento, o lote dinâmico é crucial. Permite processamento mais eficiente agrupando sequências de comprimentos semelhantes, reduzindo o preenchimento desnecessário e melhorando a eficiência computacional [5].

3. Conjuntos de conjuntos de dados desequilibrados: embora não sejam abordados diretamente pelo dimensionamento dinâmico em lote, os conjuntos de dados com o desequilíbrio da classe podem se beneficiar indiretamente se o dimensionamento dinâmico ajudar a otimizar o processo de aprendizado, concentrando -se em amostras mais informativas ou na adaptação à mudança de distribuições de dados.

4. Cenários de aprendizado ativo: o dimensionamento dinâmico do lote é particularmente benéfico nos contextos de aprendizado ativo, onde o objetivo é minimizar os custos de anotação. Métodos como tamanho de lote adaptativo usando aprendizado ativo reforçado (ABAS-ral) ajusta dinamicamente os tamanhos dos lotes com base na incerteza e desempenho do modelo, levando a um uso mais eficiente de recursos [4].

Em resumo, os conjuntos de dados que mais se beneficiam do dimensionamento dinâmico em lote são aqueles com amostras limitadas, sequências de comprimento variável ou aquelas usadas em cenários de aprendizado ativo em que a eficiência dos recursos é crucial.