在这篇文章中，作者提出了一种实现预训练不变表示的自监督学习方法。这种方法通过利用预训练模型和数据之间的依赖关系，以及数据本身的特性，来学习数据的不变表示。这种方法的主要优点是它能够有效地捕捉到数据的不变特征，而不需要额外的标记数据。

具体来说，作者首先使用预训练模型对数据进行编码，得到一个低维的特征向量。然后，他们使用这个特征向量作为输入，对数据进行分类或回归任务。在这个过程中，预训练模型会学习到数据的内在规律，并将这些规律映射到低维的特征空间中。这样，我们就可以通过观察这些低维的特征向量，来理解数据的本质特征。

这种方法的一个主要挑战是如何处理数据中的噪声和异常值。为了解决这个问题，作者采用了一种称为“去噪”的技术。在这个技术中，他们会对数据进行预处理，包括平滑、填充和重采样等操作，以减少噪声的影响。此外，他们还使用了鲁棒性较强的损失函数，如Huber损失和L1-L2范数损失，来处理异常值的影响。

总之，这篇文章提出的自监督学习方法是一种有效的实现预训练不变表示的方法。它能够有效地捕捉到数据的不变特征，并且具有较强的鲁棒性。Implementation of the paper Self-Supervised Learning of Pretext-Invariant Representations