ERASEが他の手法に比べて優れている理由
ERASEはラベルノイズに対する耐性を持つ点で他の手法よりも優れています。具体的には、「Error-Resilient Representation Learning on Graphs for Label Noise Tolerance」（ERASE）では誤ったラベルから生じるエラー信号に対して堅牢な表現学習を実現します。この方法論では誤差許容性目標を最適化し、グラフ上で表現学習を行う際にその信頼性や耐久力を向上させます。
ERASEは二段階の分離されたラベル伝播方法（DP, SP）およびエラー許容度コントローラーϵ2 を導入しました。これらの概念や技術革新によって、不正確な信号源から来るエラー情報へ強固かつ柔軟な対処能力を提供します。
また、実験結果からもわかる通り、ERASEは広範囲のシナリオで他手法よりも高い予測精度やロバスト性能を発揮します。特に高いレートのラベルノイズシナリオ下で顕著な改善効果が見られます。