本文研究了分布式表示学习，提出了信息瓶颈方法的分布式模型，并探讨了最优复杂性与相关性的折衷。通过优化编码映射，验证了其在真实数据集上的有效性。同时，提出了平衡训练方法和新的损失函数，以提升不平衡学习的性能，并讨论了自我监督学习在表格数据中的挑战及解决方案。