ADEdgeDropは、他のGAL手法よりも優れたパフォーマンスを発揮するいくつかの理由があります。まず第一に、ADEdgeDropはランダムなエッジ削除方法と比較して、重要な接続を保持しつつ不要なエッジを効果的に削除することができます。これにより、ノイズや冗長性のあるグラフデータからより洗練されたグラフ構造を学習し、汎化能力とロバスト性を向上させることが可能です。また、ADEdgeDropはアドバーサリアルトレーニングフレームワークを活用しており、エッジ予測器や基本的なGNNの最適化目標を同時に達成することができます。この結果、モデル全体の訓練プロセスが効率的に行われるため、高い精度向上が実現されています。