MHSNsは、他のグラフニューラルネットワークと比較していくつかの利点を持っています。まず、MHSNsは局所プーリング操作を活用することで、グラフ構造内の局所的な情報を効果的に捉えることができます。これにより、特定の領域や部分構造に焦点を当てた解析が可能となります。さらに、MHSNsは高次元シンプレックス上で信号を処理し、多様なデータセットや問題領域に適用する柔軟性があります。また、少数の学習可能パラメータで高い精度を実現するため、計算リソースやトレーニング時間の面でも優れています。