Ali obstajajo posebni nabori podatkov, ki imajo več koristi od dinamične velikosti serije

1. scenariji podatkov o scarceu: Nabori podatkov z omejenimi vzorci, kot so nišne domene ali zbiranje podatkov v zgodnji fazi, lahko znatno izkoristijo dinamično velikost šarže. Metode, kot je učinkovita dinamična prilagoditev serije (EDBA), so pokazale izboljšano delovanje v takšnih scenarijih s prilagajanjem velikosti šarže za optimizacijo konvergence in posploševanja modela [1].

2. Sekvence s spremenljivo dolžino: V aplikacijah, kot je zvok ali obdelava naravnega jezika, kjer se vhodna sekvence razlikujejo po dolžini, je ključnega pomena dinamična serija. Omogoča učinkovitejšo obdelavo z združevanjem zaporedij podobnih dolžin skupaj, zmanjšanje nepotrebnega oblazinjenja in izboljšanje računske učinkovitosti [5].

3. Neuravnoteženi nabori podatkov: Čeprav jih dinamična velikost šarže ne obravnava neposredno, lahko nabori podatkov z neravnovesjem razredov koristijo posredno, če dinamična velikost pomaga pri optimizaciji učnega procesa z osredotočanjem na bolj informativne vzorce ali prilagajanje spreminjanju distribucije podatkov.

4. Scenariji aktivnega učenja: Dinamična velikost šarže je še posebej koristna v aktivnih učnih okoliščinah, kjer je cilj zmanjšati stroške opomb. Metode, kot je prilagodljiva velikost šarže z uporabo ojačanega aktivnega učenja (ABAS-Ral), dinamično prilagajajo velikosti šarže na podlagi negotovosti in zmogljivosti modela, kar vodi do učinkovitejše uporabe virov [4].

Če povzamemo, so nabori podatkov, ki imajo največ koristi od dinamične velikosti serije, tisti z omejenimi vzorci, sekvenci s spremenljivo dolžino ali tisti, ki se uporabljajo v aktivnih scenarijih učenja, kjer je učinkovitost virov ključnega pomena.