本文比较了两种组织切片染色变异技术，提出了一种新方法用于无监督染色色彩规范化。研究表明，利用多个参考图像可以增强染色变异的鲁棒性，提高深度学习模型在不同医院图像上的分类性能。此外，提出的半监督分类模型CLASSMix在肾细胞癌数据集上表现优越，有效应对数字病理学中的领域偏移问题。

本文比较了两种组织切片染色变异技术，提出了一种基于神经网络的无监督染色色彩规范化方法。研究建立了超过200万图像的数据集，展示了在图像质量和计算效率上的改进，并探讨了数字病理学中染色标准化的不同技术，以提高人工智能模型的鲁棒性和可推广性。