本研究解决了无对比自监督学习中的问题，如表示、维度和聚类崩溃。提出了一种新型投影器和损失函数设计，提升表示的去相关性和聚类性，增强下游任务的泛化能力。验证表明，方法FALCON在多个图像数据集上表现优于现有方法。