요약

가짜 상관관계(Spurious Correlations) 문제를 해결하기 위한 반사실적 불변성(Counterfactual Invariance) 개념을 다룹니다. 모델이 데이터의 우연한 상관관계가 아닌 인과적 관계를 학습하도록 유도하는 연구 내용을 포함합니다.

핵심 포인트

• 가짜 상관관계에 대한 모델의 취약성 분석
• 반사실적 불변성을 통한 인과적 학습 방법론 제시
• 모델의 일반화 성능 향상을 위한 연구 방향