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GAN Benchmarks

GAN(Generative Adverasarial Network)は、2018年7月時点で300以上もの関連論文が発表されているというデータもあり、言うまでもなく機械学習分野では最も注目されている分野です。したがって、相応の数多くの実装があり、新規の実装もますます増えていきますので、定点観測的に性能評価を行うことの意義も見出しにくいのですが、また一方では、目的とする効果を得るのに、どれだけ時間がかかるのかというデータもネット上であまり見当たらない状況でもあります。そこで弊社では、数あるGANのうちのほんの一部ではありますが、できるだけ数多くのGANsの実装をテストし、それらに対するハードウェアの性能を明らかにすることで、ぜひ、システム検討の材料にして頂きたいと考えています。

 

(1) Generative Models

GitHubで公開されているGANのテストコレクション (https://github.com/wiseodd/generative-models)を利用したベンチマーク。尚、オリジナルのソースコードでは全てのテストでIterationを1,000,000回実行していますが、ここでは1/10の100,000回の実行に変更しています

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