该研究提出了一种信息熵方法，用于量化多模态分布中输入特征的冗余和协同作用，帮助模型选择和应用。通过部分信息分解，分析了摘要特征与源文件数量的关系，并引入“表征复杂度”概念，测量神经网络信息表达的难度。此外，研究了多元表示的分离度量及其在纠缠反应中的应用，探讨了联邦学习中的公平性问题，提供了动态特征选择的新方法。