本文提出了一种基于对比学习和信息瓶颈的二进制哈希方法，定义了新目标函数并引入概率二进制表示层，以促进模型的端到端训练。实验结果表明，该方法在CIFAR-10、NUS-WIDE和ImageNet数据集上优于现有技术，性能显著提升。