Dinamik parti boyutlandırması, özellikle geleneksel sabit parti boyutlarını daha az etkili hale getiren belirli özelliklere sahip olan çeşitli veri kümelerine fayda sağlayabilir. İşte dinamik parti boyutlandırmasının avantajlı olduğu bazı senaryolar:
1. Veri Keşif Senaryoları: Niş alanları veya erken aşama veri toplama gibi sınırlı örneklere sahip veri kümeleri, dinamik parti boyutlandırmasından önemli ölçüde faydalanabilir. Verimli dinamik parti adaptasyonu (EDBA) gibi yöntemler, model yakınsamasını ve genellemesini optimize etmek için parti boyutlarını ayarlayarak bu senaryolarda gelişmiş performans göstermiştir [1].
2. Değişken uzunluk dizileri: Giriş dizilerinin uzunluğunda değiştiği ses veya doğal dil işleme gibi uygulamalarda, dinamik parti çok önemlidir. Benzer uzunluklardaki dizileri birlikte gruplandırarak, gereksiz dolguyu azaltarak ve hesaplama verimliliğini artırarak daha verimli işlemeye izin verir [5].
3. Dengesiz veri kümeleri: Dinamik parti boyutlandırma ile doğrudan ele alınmasa da, dinamik boyutlandırma daha bilgilendirici örneklere odaklanarak veya değişen veri dağılımlarına uyum sağlayarak öğrenme sürecini optimize etmeye yardımcı olursa, sınıf dengesizliğine sahip veri kümeleri dolaylı olarak fayda sağlayabilir.
4. Aktif öğrenme senaryoları: Dinamik parti boyutlandırma özellikle aktif öğrenme bağlamlarında faydalıdır, burada hedef açıklama maliyetlerini en aza indirmektir. Takviyeli aktif öğrenme (Abas-Ral) kullanılarak uyarlanabilir parti boyutu gibi yöntemler, model belirsizliğine ve performansa dayalı olarak parti boyutlarını dinamik olarak ayarlayarak kaynakların daha verimli kullanımına yol açar [4].
Özetle, dinamik parti boyutundan en çok yararlanan veri kümeleri, sınırlı numuneler, değişken uzunlukta diziler veya kaynak verimliliğinin önemli olduğu aktif öğrenme senaryolarında kullanılan veri kümeleridir.
Alıntılar:[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_sinize/
[3] https://www.linkedin.com/advice/1/what-challenges-benefits-innamic-batch-sizing
[4] https://openreview.net/forum?id=pruxndrfvk
[5] https://speechbrain.readthedocs.io/en/latest/tutorials/advanced/dyamic-Batching.html
[6] https://stackoverflow.com/questions/35050753/how-big-should-batch-sise-and-sumin-of-epochs-be-when-fitting-a-model
[7] https://www.linkedin.com/advice/1/what-ideal-batch-sise-optimal-data-pocessing-xqyzf
[8] https://deelopers.google.com/machine-learning/crash-surse/overfitting/imbaled-datasets