Jun, 2023
联合学习标签和环境因果独立性，用于图形样本的去分布泛化
Joint Learning of Label and Environment Causal Independence for Graph
Out-of-Distribution Generalization
TL;DR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。