我们提出了一种名为DirectPred的自监督学习方法，通过输入统计信息设置线性预测器。在ImageNet上，该方法的表现与复杂的两层非线性预测器相当，并在训练中优于线性预测器2.5%。同时，我们提供了非对比性自监督学习的理论见解。