モデルの収束速度を向上させるためにバッチサイズ（nB）の影響を研究する予定はありますか？
バッチサイズ（nB）はアクティブラーニングプロセスにおいて重要な役割を果たします。バッチサイズが大きすぎると、適切な情報量を得られず、モデルの学習効率が低下する可能性があります。逆に、小さすぎると不安定な学習や収束速度の低下が懸念されます。そのため、バッチサイズを最適化し、最良の結果を得るためには重要です。
今後の研究では、異なるバッチサイズ（nB）で実験し、それぞれの影響を評価する予定です。特定の問題やデータセットにおいて最適なバッチサイズがどれかを明らかにし、モデルの収束速度やパフォーマンス向上につなげることが目的です。