最近在研究域適應的問題，也是爲了解決，醫學圖像中，數據量不足的問題。我的想法是使用域適應的方法來進行分割。
在研究這個問題的時候我發現，原來我一直認爲的BN算法也是可以應用到域適應這個方面的。其實在域適應這個問題之前還有一個IN算法在風格遷移問上有着廣泛的應用。這兩個有什麼區別呢。我在知乎上面看到一個很好的一個總結。
BN和IN其實本質上是同一個東西，只是IN是作用於單張圖片，但是BN作用於一個batch。但是爲什麼IN還會被單獨提出，而且在Style Transfer的這個任務中大放異彩呢？簡言之，這背後的邏輯鏈是這樣的：
1. 通過調整BN統計量，或學習的參數beta和gamma，BN可以用來做domain adaptation。
2. Style Transfer是一個把每張圖片當成一個domain的domain adaptation問題。
這個總結的非常好。