Există seturi de date specifice care beneficiază mai mult de dimensionarea dinamică a lotului

1. Scenarii de scarce de date: seturi de date cu eșantioane limitate, cum ar fi domeniile de nișă sau colectarea datelor în stadiu incipient, pot beneficia în mod semnificativ de dimensionarea dinamică a loturilor. Metode precum adaptarea dinamică eficientă a lotului (EDBA) au arătat performanțe îmbunătățite în astfel de scenarii prin reglarea dimensiunilor lotului pentru a optimiza convergența și generalizarea modelului [1].

2. Secvențe cu lungime variabilă: în aplicații precum procesarea audio sau a limbajului natural, în care secvențele de intrare variază în lungime, lotul dinamic este crucial. Permite o prelucrare mai eficientă prin gruparea secvențelor de lungimi similare împreună, reducând căptușirea inutilă și îmbunătățind eficiența de calcul [5].

3. Seturi de date dezechilibrate: Deși nu sunt abordate direct de dimensionarea dinamică a loturilor, seturile de date cu dezechilibru de clasă ar putea beneficia indirect dacă dimensionarea dinamică ajută la optimizarea procesului de învățare, concentrându -se pe eșantioane mai informative sau adaptându -se la schimbarea distribuțiilor de date.

4. Scenarii de învățare activă: dimensionarea dinamică a loturilor este deosebit de benefică în contextele de învățare activă, unde obiectivul este de a minimiza costurile de adnotare. Metode precum dimensiunea lotului adaptivă folosind învățarea activă consolidată (ABAS-RAL) ajustează dinamic dimensiunile lotului pe baza incertitudinii și performanței modelului, ceea ce duce la o utilizare mai eficientă a resurselor [4].

În rezumat, seturile de date care beneficiază cel mai mult de dimensionarea dinamică a loturilor sunt cele cu probe limitate, secvențe de lungime variabilă sau cele utilizate în scenarii de învățare activă în care eficiența resurselor este crucială.