Dinaminis partijos dydis gali būti naudingas įvairiems duomenų rinkiniams, ypač tiems, kurie turi specifines charakteristikas, dėl kurių tradiciniai fiksuotų partijų dydžiai yra mažiau veiksmingi. Čia yra keletas scenarijų, kai dinaminis partijos dydis yra naudingas:
1. Duomenų statymo scenarijai: Duomenų rinkiniai su ribotais pavyzdžiais, tokiais kaip nišiniai domenai ar ankstyvosios stadijos duomenų rinkimas, gali žymiai naudotis dinaminiu partijos dydžiu. Tokie metodai, kaip efektyvus dinaminis partijos adaptacija (EDBA), parodė geresnius tokių scenarijų našumą, koreguodami partijų dydžius, kad būtų optimizuotas modelio konvergencija ir apibendrinimas [1].
2. Kintamo ilgio sekos: tokiose programose kaip garso ar natūralios kalbos apdorojimas, kai įvesties sekų ilgis skiriasi, dinaminis paketas yra labai svarbus. Tai leidžia efektyviau apdoroti, sugrupuojant panašaus ilgio sekas, sumažinant nereikalingą apmušalą ir pagerinant skaičiavimo efektyvumą [5].
3. Subalansuotos duomenų rinkiniai: Nors duomenų rinkiniai, kurių disbalansas nėra tiesiogiai, gali būti netiesiogiai naudingas netiesiogiai, jei dinaminis dydis padeda optimizuoti mokymosi procesą, sutelkiant dėmesį į labiau informatyvius pavyzdžius arba prisitaikant prie keičiant duomenų paskirstymą.
4. Aktyvus mokymosi scenarijai: Dinaminis partijos dydis yra ypač naudingas aktyvaus mokymosi kontekste, kai tikslas yra sumažinti anotacijos išlaidas. Tokie metodai, kaip adaptyviosios partijos dydis, naudojant sustiprintą aktyvųjį mokymąsi (ABAS-RAL) dinamiškai pakoreguoti partijų dydžius, atsižvelgiant į modelio netikrumą ir našumą, todėl efektyviau naudoti išteklius [4].
Apibendrinant galima pasakyti, kad duomenų rinkiniai, kuriems daugiausia naudinga dinaminis partijos dydis, yra tie, kurių pavyzdžiai yra riboti, kintamo ilgio sekos, arba tie, kurie naudojami aktyvaus mokymosi scenarijuose, kur išteklių efektyvumas yra labai svarbus.
Citatos:[1] https://ojs.aaai.org/index.php/aaai/article/view/27024/26796
]
[3] https://www.linkedin.com/advice/1/whallenges-benefits-dyamic-batch-siding
[4] https://openreview.net/forum?id=PRUXNDRFVK
[5] https://speechbrain.readthedocs.io/en/latest/tutorials/advanced/dynamic-batching.html
[6] https://stackoverflow.com/questions/35050753/how-big-should-batch---number-of-epochs-be-when-fitting-a-model
[7] https://www.linkedin.com/advice/1/what-ideal-batch-size-optimal-data-processing-xqyzf
[8] https://developers.google.com/machine-learning/crash-sewse/overfiting/imbalanced-datasets