BriefGPT - AI 论文速递
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提高在现实世界数据上的图形外域泛化能力
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种使用标签和环境因果独立（LECI）的方法，通过联合最大化标签和环境信息以解决之前方法中面临的识别因果和不变子图的挑战，并进一步开发了一种对抗训练策略来共同优化这两个特性，从而实现对因果子图的发现。该方法在合成和现实数据集上显著优于先前的方法，成为一种实用和有效的解决方案。
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关键要点
- 提出了一种使用标签和环境因果独立（LECI）的方法。
- 该方法通过联合最大化标签和环境信息解决识别因果和不变子图的挑战。
- 开发了一种对抗训练策略来共同优化标签和环境信息。
- 实现了对因果子图的发现。
- 该方法在合成和现实数据集上显著优于先前的方法。
- 成为一种实用和有效的解决方案。
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