มีชุดข้อมูลเฉพาะที่ได้รับประโยชน์มากขึ้นจากการปรับขนาดแบทช์แบบไดนามิก

1. สถานการณ์การสแกนข้อมูล: ชุดข้อมูลที่มีตัวอย่าง จำกัด เช่นโดเมนเฉพาะหรือการรวบรวมข้อมูลระยะเริ่มต้นสามารถได้รับประโยชน์จากการปรับขนาดชุดแบบไดนามิกอย่างมีนัยสำคัญ วิธีการเช่นการปรับตัวแบบไดนามิกที่มีประสิทธิภาพ (EDBA) ได้แสดงประสิทธิภาพที่ดีขึ้นในสถานการณ์ดังกล่าวโดยการปรับขนาดแบทช์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการบรรจบกันของแบบจำลองและการวางนัยทั่วไป [1]

2. ลำดับความยาวตัวแปร: ในแอปพลิเคชันเช่นการประมวลผลเสียงหรือภาษาธรรมชาติซึ่งลำดับการป้อนข้อมูลแตกต่างกันไปตามความยาวการแบตช์แบบไดนามิกเป็นสิ่งสำคัญ ช่วยให้การประมวลผลมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยการจัดกลุ่มลำดับที่มีความยาวใกล้เคียงกันช่วยลดการขยายที่ไม่จำเป็นและปรับปรุงประสิทธิภาพการคำนวณ [5]

3. ชุดข้อมูลที่ไม่สมดุล: ในขณะที่ไม่ได้รับการแก้ไขโดยตรงโดยการปรับขนาดชุดแบบไดนามิกชุดข้อมูลที่มีความไม่สมดุลของคลาสอาจเป็นประโยชน์ทางอ้อมหากการปรับขนาดแบบไดนามิกช่วยในการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการเรียนรู้โดยมุ่งเน้นไปที่ตัวอย่างที่ให้ข้อมูลมากขึ้น

4. สถานการณ์การเรียนรู้ที่ใช้งานอยู่: การปรับขนาดชุดแบบไดนามิกนั้นมีประโยชน์อย่างยิ่งในบริบทการเรียนรู้ที่ใช้งานอยู่ซึ่งเป้าหมายคือการลดค่าใช้จ่ายคำอธิบายประกอบ วิธีการเช่นขนาดแบทช์แบบปรับตัวโดยใช้การเรียนรู้แบบเสริมแรง (ABAS-RAL) ปรับขนาดแบทช์แบบไดนามิกตามความไม่แน่นอนและประสิทธิภาพของแบบจำลองซึ่งนำไปสู่การใช้ทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น [4]

โดยสรุปชุดข้อมูลที่ได้รับประโยชน์มากที่สุดจากการปรับขนาดแบทช์แบบไดนามิกคือชุดตัวอย่างที่ จำกัด ลำดับความยาวตัวแปรหรือชุดที่ใช้ในสถานการณ์การเรียนรู้ที่ใช้งานอยู่ซึ่งประสิทธิภาพของทรัพยากรมีความสำคัญ