Existujú konkrétne súbory údajov, ktoré majú úžitok viac z dynamického veľkosti dávky

1. Scenáre údajov: Dátové súbory s obmedzenými vzorkami, ako sú domény Niche alebo zber údajov v počiatočnom štádiu, môžu významne profitovať z dynamického veľkosti šarží. Metódy, ako je účinná dynamická adaptácia dávky (EDBA), ukázali zlepšený výkon v týchto scenároch úpravou veľkostí šarží tak, aby optimalizoval konvergenciu a zovšeobecnenie modelu [1].

2. Sekvencie s premenlivou dĺžkou: V aplikáciách, ako je spracovanie zvuku alebo prirodzeného jazyka, kde sa vstupné sekvencie líšia v dĺžke, je dynamické dávky rozhodujúce. Umožňuje efektívnejšie spracovanie zoskupením sekvencií podobných dĺžok spolu, znižovaním zbytočného vypĺňania a zlepšením výpočtovej účinnosti [5].

3. Vyvážené súbory údajov: Aj keď to nie sú priamo riešené dynamickým dimenzovaním dávok, súbory údajov s nerovnovážou triedy by mohli nepriamo prínosom úžitok, ak dynamická veľkosť pomáha pri optimalizácii procesu učenia zameraním sa na informatívnejšie vzorky alebo prispôsobenie sa zmene distribúcie údajov.

4. Aktívne vzdelávacie scenáre: Dynamická veľkosť dávky je obzvlášť prospešná v aktívnych vzdelávacích kontextoch, kde cieľom je minimalizovať náklady na anotáciu. Metódy, ako je adaptívna veľkosť dávky pomocou zosilneného aktívneho učenia (ABAS-RAL), dynamicky upravujú veľkosti šarží na základe neistoty a výkonu modelu, čo vedie k efektívnejšiemu využívaniu zdrojov [4].

Stručne povedané, súbory údajov, ktoré z dynamickej veľkosti dávky majú najviac, sú tie, ktoré majú obmedzené vzorky, sekvencie s premenlivou dĺžkou alebo tie, ktoré sa používajú v aktívnych vzdelávacích scenároch, kde je efektívnosť zdrojov rozhodujúca.