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面向圖數據分布外泛化的因果表示學習.pdf

上傳人: 2*** 編號:144912 2023-10-28 58頁 29.13MB

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本文探討了圖數據分布外泛化的因果表示學習,指出現有基于經驗風險最小化的模型容易受到偽相關的影響,難以泛化到分布外的數據。文章提出了CIGA方法,通過因果關系學習不變的圖表示,以及GALA方法,通過環境助手改進對比學習來提取不變的子圖。實驗證明,這些方法在提高圖數據分布外泛化性能方面是有效的。
如何實現圖數據的因果表示學習以提高分布外泛化能力? CIGA方法在圖數據因果表示學習中的優勢和局限性是什么? GALA如何幫助圖學習在不確定環境下提高因果表示的學習效果?
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