A dinamikus kötegelt méretezés a különféle adatkészletek számára előnyös lehet, különösen azoknak, akiknek specifikus tulajdonságai vannak, amelyek a hagyományos rögzített kötegelt méreteket kevésbé hatékonysá teszik. Íme néhány forgatókönyv, ahol a dinamikus tétel méretezése előnyös:
1. Adat-szúrós forgatókönyvek: A korlátozott mintákkal rendelkező adatkészletek, például a niche-tartományok vagy a korai szakaszban történő adatgyűjtés jelentősen profitálhatnak a dinamikus tételek méretezéséből. Az olyan módszerek, mint a hatékony dinamikus kötegelt adaptáció (EDBA), javított teljesítményt mutattak az ilyen forgatókönyvekben azáltal, hogy beállították a kötegelt méreteket a modellkonvergencia és az általánosítás optimalizálása érdekében [1].
2. Változó hosszúságú szekvenciák: Az olyan alkalmazásokban, mint audio vagy természetes nyelvfeldolgozás, ahol a bemeneti szekvenciák hosszasan eltérőek, a dinamikus tétel döntő jelentőségű. Ez lehetővé teszi a hatékonyabb feldolgozást a hasonló hosszúságú szekvenciák csoportosításával, csökkentve a felesleges párnázást és javítva a számítási hatékonyságot [5].
3. ELLENŐRZÉSI adatkészletek: Noha a dinamikus kötegelt méretezés nem foglalkozik közvetlenül, az osztály egyensúlyhiányos adatkészletei közvetett módon előnyösek lehetnek, ha a dinamikus méret elősegíti a tanulási folyamat optimalizálását azáltal, hogy informatívabb mintákra összpontosít, vagy adaptálódik az adat -eloszlások megváltoztatásához.
4. Aktív tanulási forgatókönyvek: A dinamikus tétel méretezése különösen előnyös az aktív tanulási kontextusokban, ahol a cél a kommentár költségeinek minimalizálása. Az olyan módszerek, mint az adaptív tétel méret, a megerősített aktív tanulás (ABAS-RAL) felhasználásával dinamikusan beállítják a kötegelt méreteket a modell bizonytalansága és teljesítménye alapján, ami az erőforrások hatékonyabb felhasználásához vezet [4].
Összefoglalva: az olyan adatkészletek, amelyek a dinamikus tétel méretének leginkább részesülnek, azok, amelyek korlátozott mintákkal, változó hosszúságú szekvenciákkal vagy aktív tanulási forgatókönyvekben használják, ahol az erőforrás-hatékonyság döntő jelentőségű.
Idézetek:[1] https://ojs.aaai.org/index.php/aaai/article/view/27024/26796
[2] https://www.reddit.com/r/languagetechnology/comments/be6hvo/batch_size_vs_dataSet_size/
[3] https://www.linkedin.com/advice/1/what-challenges-benefits-dynamic-batch-sizing
[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-size-and-number-of--pochs-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-course/overfition/imbalanced-datasets