Descripción: El tamaño de lote dinámico es un concepto en el ámbito del entrenamiento de modelos de aprendizaje automático que se refiere a la capacidad de ajustar el tamaño del lote de datos procesados en cada iteración del entrenamiento. A diferencia de un tamaño de lote fijo, donde se utiliza un número constante de ejemplos en cada paso, el tamaño de lote dinámico puede variar en función de los recursos computacionales disponibles, la complejidad del modelo o el comportamiento del algoritmo de optimización. Esta flexibilidad permite una mejor utilización de la memoria y los recursos de procesamiento, lo que puede resultar en un entrenamiento más eficiente y rápido. Además, el tamaño de lote dinámico puede ayudar a evitar problemas como el sobreajuste, ya que permite al modelo adaptarse mejor a las variaciones en los datos. En la práctica, esto significa que durante el entrenamiento, el sistema puede aumentar o disminuir el número de ejemplos que se procesan simultáneamente, optimizando así el rendimiento y la convergencia del modelo. Este enfoque es especialmente útil en entornos donde los recursos son limitados o en situaciones donde se trabaja con grandes volúmenes de datos, permitiendo un equilibrio entre la velocidad de entrenamiento y la calidad del modelo final.
