Wouldn’t the network learn only a very trivial way of separating the negatives from the positives if the contrasting network uses the batch norm layer (as the information would then pass from one sample to the other)?
Le réseau n’apprendrait-il pas une façon très triviale de séparer les négatifs des positifs si le réseau utilise la couche de batch normalisation (car l’information passerait alors d’un échantillon à l’autre) ?