Чи є конкретні набори даних, які більше користуються від динамічного розміру партії

1. Такі методи, як ефективна динамічна партія (EDBA), показали покращену продуктивність у таких сценаріях, коригуючи розміри партії для оптимізації конвергенції та узагальнення моделі [1].

2. Послідовності змінної довжини: У таких програмах, як обробка аудіо або природних мов, де вхідні послідовності різняться за довжиною, динамічна партія має вирішальне значення. Це дозволяє отримати більш ефективну обробку шляхом групування послідовностей подібних довжин разом, зменшуючи непотрібні прокладки та підвищення ефективності обчислень [5].

3. Імбалансовані набори даних: Незважаючи на те, що безпосередньо не вирішується динамічним розміром партії, набори даних з дисбалансом класу можуть принести користь опосередковано, якщо динамічний розмір допомагає оптимізувати процес навчання, зосередившись на більш інформативних зразках або адаптації до зміни розподілу даних.

. Такі методи, як адаптаційний розмір партії, використовуючи посилене активне навчання (ABAS-RAL) Динамічно регулювати розміри партії на основі невизначеності моделі та продуктивності, що призводить до більш ефективного використання ресурсів [4].

Підсумовуючи, набори даних, які найбільше виграють від динамічного розміру партії,-це ті, що мають обмежені зразки, послідовності змінної довжини або ті, що використовуються в активних сценаріях навчання, де ефективність ресурсів має вирішальне значення.