大量の自然画像で学習されたVGGは知覚的な損失を捉えていると示唆されており． それを用いることで様々な画像生成等が行われている．
実際にそのような損失を特徴量として利用することで， 主に画像生成において有用な結果を 画像生成における評価は定性的かつ視覚的な評価のみにとどまる． PSS特徴量を用いた定量的な評価を行う． 定量的な評価を行うことで，
style transferにおけるstyle lossの対角成分を消したらどうなるのか．． 対角成分以外は，特徴同士の相互相関の情報を示すが，対角成分はある 特徴量の出現率的なものを示すことができる． たとえばななめ線のみのふゅーチャーに対する情報を与える． 逆もあり，相互相関行列をとりさった場合どうなるのか．．． 0にするわけじゃなくて，最適化をマスクすればよい．．