単純にカウンタファクチュアルデータをトレーニングセットに追加するだけでは不十分です。CF-SimCLRでは、「SimCLR+」戦略と比較してもっとも優れたパフォーマンスが示されました。SimCLR+戦略では訓練セットが拡張されますが，実際画像とコントラスト化した画像（counterfactuals）はペア形成中独立して扱われます．一方，CF-SimCLR戦略では，実際画像とそれら相当する領域 counterfactual 画像同士から交差領域ポジティブペアー（cross-domain positive pairs） を作成します．これらの違いから見ても，単純な追加よりも明確化された目的関数（contrastive objective）へ反映させることで更なる利点やロバスト性向上効果が期待されます。