分子構造の特徴量表現は、提案手法において重要な役割を果たします。提案手法は、分子プロパティ予測タスクにおいて、SMILESなどの共通表現から分子の特性を効果的に計算することを目的としています。分子構造の特徴量表現は、分子の性質を数値データに変換し、モデルがその情報を学習できるようにします。提案手法は、分子プロパティ予測タスクにおいて、複数のソースタスクを含む多タスク学習を可能にするため、分子構造の特徴量表現との関連性が重要です。分子構造の特徴量表現が正確で適切であれば、提案手法はより効果的に情報を共有し、ターゲットタスクの性能向上を支援することができます。したがって、分子構造の特徴量表現と提案手法は、分子プロパティ予測において密接に関連しており、互いを補完しあう重要な要素となっています。