分類モデルは、カテゴリを判断するために直接関係はないが相関が高い部分（背景など）で間違うことがある。そのため、そのような部分に変更を加えた反事実的なデータを生成することにより、分類に頑健性をもたせるという研究。通常のモデルが推論に失敗するようなデータでも正しく予測が可能。