マニホールド理論に基づくGNNの一般化解析は、より複雑な実世界データに適用可能です。特に、GNNはグラフ構造化データを処理するための強力なツールであり、マニホールド理論を用いることで、データの潜在的な幾何学的構造を考慮した理論的な枠組みを提供します。実際、研究では、マニホールド上のサンプル点から構築されたグラフに対して、GNNの一般化ギャップがノード数の増加に伴って減少することが示されています。この理論的な結果は、複雑なデータセットにおいても、GNNが未見のデータに対して効果的に一般化できることを保証します。したがって、マニホールド理論の知見を活用することで、実世界の複雑なデータに対するGNNの一般化能力を向上させることが期待されます。