本文探讨了信息瓶颈方法在深度神经网络中的应用，提出了多视角子空间聚类框架和Drop-Bottleneck方法，显著提升了分类性能和对抗鲁棒性。这些方法在多个数据集上表现优越，有效去除冗余信息并增强模型稳定性。