計算オーバーヘッド面から見て, CF-SimCLR は他の学習モデルよりも非常に効率的です. カウンタ ファク チュ ア ル 推 理 モ デ ル の 学 習 時 間 お よ び VRAM 使用量 の 場 合 ，EMBED を例示すれば1M以上 の 画 像 を NVIDIA3090 GPU 上で7時間未満で生成しました．また，20エポック程度しか必要ありませんでした．これは SimCLR の訓練コスト (2x NVIDIA L40 with 46GB VRAM each) より低く抑えられています. 定量的評価以外でも, 効率面でも CF-SimCLR は有望だろうことう言えます.