本文分析了自监督学习（SSL）的机制及其对表示学习的影响，强调样本聚类与语义类别的对齐关系。研究表明，SSL在数据增强中发挥关键作用，并提出了一种新方法以减少对大量数据增强的需求，从而提升模型性能和鲁棒性。此外，探讨了虚假特征对SSL的影响，并提出消除虚假信息的方法，推动了SSL的理论与实践发展。

本文提出了一种新框架IRSS，旨在解决超域泛化中的样式分布偏移和虚假特征问题。通过对抗神经网络和多环境优化，IRSS有效分离样式分布，提升模型在分布迁移下的鲁棒性和泛化能力。研究表明，虚假相关性会降低模型对野外数据的识别能力，提出了新方法以降低其影响，并探讨了因果模型在数据转移中的应用。