InstanceNorm中是否加可训练的权重
pytorch源码 中默认InstanceNorm函数实现是建立在BatchNorm类上，但是问题是里面默认设定是affine=False
然而对于BatchNorm里面默认设定是affine=True
这个参数决定Normalization实现要不要加可训练的参数（权重）
通过了解发现，pytorch很多实现使用InstanceNorm都采取了默认设置affine=False,例如pix2pixHD,EdgeConnect，当然也有使用affine=True,例如starGAN
但是很多tensorflow的实现都是采取affine=True
疑问：这个Instance Normalization中使用训练参数与否设定影响真的很大吗？为什么有些添加有些不加，是唯结果论吗？
