그래프 대조적 불변 학습: 인과 관점에서의 분석

이 논문은 그래프 대조적 학습을 인과 관점에서 연구하고, 이전 방법이 원본 그래프에 포함된 인과 정보를 무시하여 모델이 불변 표현을 학습하지 못하게 하는 것을 발견했습니다. 불변 표현을 학습하기 위해 우리는 인과 관점에서 새로운 GCL 방법을 제안합니다.