自動運転のような動的にドメインが変化するケースを想定した教師なしドメイン適応(UDA)を提案。Targetドメインから得られるデータを用いて、BNの統計量をオンライン調整しUDAを実現する。固定のMomentumを用いたBN統計量の推定と比較し、少量サンプルでの適応を実現。また統計量の安定性を改善が精度向上に結びついている。分類、物体検出タスクでその有効性を確認した。