信息瓶颈（IB）理论与算法：原理、应用与前沿探索.docx

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2025-02-24 发布于上海
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一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当下，数据量呈爆炸式增长，如何从海量的数据中提取有价值的信息，成为众多领域面临的关键挑战。信息瓶颈（InformationBottleneck，IB）理论应运而生，为解决这一问题提供了全新的视角和有力的工具。它基于信息论原理，旨在在数据压缩的同时，最大程度地保留与目标任务相关的信息，在机器学习、数据挖掘、深度学习等多个领域展现出了巨大的潜力和应用价值。

在机器学习领域，模型的训练过程往往涉及大量的原始数据，其中包含许多冗余和无关信息。这些信息不仅增加了计算成本，还可能干扰模型的学习效果，导致过拟合等问题。IB理论通过对数据进行合理的压缩