Mimicry — это легковесная библиотека на PyTorch для воспроизведения исследований GAN. Задача сравнения GAN моделей затрудняется мелкими отличиями в реализациях и методах оценки разных архитектур. Такие мелкие детали результируют в значительные различия в работе моделей. Mimicry позволяет решить задачу сравнения различных GAN архитектур. Разработчики предоставляют набор GAN архитектур и базовых моделей, которые можно использовать для сравнения моделей в одинаковой среде.
Библиотека состоит из следующих компонентов:
Стандартизированные реализации популярных GAN моделей;
Базовые результаты сравнения GAN моделей, которые были обучены и протестированы в одинаковых условиях;
Фреймворк для исследователей GAN архитектур, который позволяет не переписывать большую часть кода обучения моделей и их оценки
Установка библиотеки доступна через pip с помощью команды pip install torch-mimicry. Вывод из Mimicry можно визуализировать в Tensorboard.
Для честного сравнения моделей разработчики использовали ResNet в качестве базовой модели, Adam в качестве алгоритма оптимизации и одинаковые гиперпараметры обучения. Разработчики дополнительно сверяли скоры реализованных моделей с оригинальными скорами в статьях.
