論文の概要: Mimicry: Towards the Reproducibility of GAN Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.02494v1
• Date: Tue, 5 May 2020 21:07:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 14:34:57.032571
• Title: Mimicry: Towards the Reproducibility of GAN Research
• Title（参考訳）: 奇跡:GAN研究の再現に向けて
• Authors: Kwot Sin Lee, Christopher Town
• Abstract要約: 我々は、人気の高い最先端のGANと評価指標の実装を提供する軽量PyTorchライブラリであるMimicryを紹介する。 我々は、これらのGANを同じ条件下でトレーニングし、同じ手順を用いて3つの一般的なGANメトリクスにわたって評価することにより、異なるGANの総合的なベースライン性能を7つの広く使用されているデータセット上で提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Advancing the state of Generative Adversarial Networks (GANs) research requires one to make careful and accurate comparisons with existing works. Yet, this is often difficult to achieve in practice when models are often implemented differently using varying frameworks, and evaluated using different procedures even when the same metric is used. To mitigate these issues, we introduce Mimicry, a lightweight PyTorch library that provides implementations of popular state-of-the-art GANs and evaluation metrics to closely reproduce reported scores in the literature. We provide comprehensive baseline performances of different GANs on seven widely-used datasets by training these GANs under the same conditions, and evaluating them across three popular GAN metrics using the same procedures. The library can be found at https://github.com/kwotsin/mimicry.
• Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Networks)研究の進展には、既存の研究と慎重に正確な比較が必要である。 しかし、モデルが異なるフレームワークを使用して異なる方法で実装され、同じメトリックが使われている場合でも異なる手順で評価される場合、実際にこれを達成するのは困難である。 これらの問題を緩和するため、文献に報告されたスコアを忠実に再現するために、人気のある最先端のGANの実装と評価指標を提供する軽量PyTorchライブラリであるMimicryを紹介した。 我々は、これらのGANを同じ条件下でトレーニングし、同じ手順を用いて3つの一般的なGANメトリクスにわたって評価することにより、異なるGANの総合的なベースライン性能を7つの広く使用されているデータセット上で提供する。 ライブラリはhttps://github.com/kwotsin/mimicryにある。

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