Dünaamilise partii suuruse suurus võib olla kasulik erinevatele andmekogumitele, eriti neile, kellel on konkreetsed omadused, mis muudavad traditsioonilised fikseeritud partii suurused vähem tõhusaks. Siin on mõned stsenaariumid, kus dünaamiline partii suurus on kasulik:
1. Data-Scarce stsenaariumid: Piiratud proovidega andmekogumid, näiteks nišomeenid või varajases staadiumis andmete kogumine, võivad dünaamilisest partii suurusest märkimisväärselt kasu saada. Meetodid nagu efektiivne dünaamiline partii kohandamine (EDBA) on näidanud selliste stsenaariumide korral paremat jõudlust, kohandades partii suurust, et optimeerida mudeli lähenemist ja üldistust [1].
2. Muutuva pikkusega järjestused: rakendustes nagu heli- või looduslike keele töötlemine, kus sisendjärjestused on erinevad, on dünaamiline partiimine ülioluline. See võimaldab tõhusamat töötlemist, rühmitades sarnase pikkusega järjestusi, vähendades tarbetut polstrit ja parandades arvutuslikku tõhusust [5].
3. Tasakaalustamata andmekogumid: Ehkki dünaamilise partii suurusega otse ei käsitleta, võivad klasside tasakaalustamatusega andmekogumid kaudselt kasu, kui dünaamiline suurus aitab õppimisprotsessi optimeerida, keskendudes informatiivsematele proovidele või kohanedes andmejaotustega.
4. aktiivõppe stsenaariumid: dünaamiline partii suurune on eriti kasulik aktiivõppe kontekstides, kus eesmärk on minimeerida märkuste kulud. Sellised meetodid nagu adaptiivne partii suurus, kasutades tugevdatud aktiivõpet (ABAS-RAL), kohandavad dünaamiliselt partii suurust, lähtudes mudeli määramatusest ja jõudlusest, mis viib ressursside tõhusama kasutamiseni [4].
Kokkuvõtlikult võib öelda, et dünaamilisest partiisuurusest kõige rohkem kasu saavad andmekogumid, millel on piiratud proovid, muutuva pikkusega järjestused, või need, mida kasutatakse aktiivse õppimise stsenaariumides, kus ressursi efektiivsus on ülioluline.
Tsitaadid:[1] https://ojs.aaai.org/index.php/aaai/article/view/27024/26796
]
]
[4] https://openreview.net/forum?id=pruxndrfvk
]
]
]
]