ノードの構造的特徴とGNNの出力ロジットの関係を深く分析することで、GNNの一般化性能を向上させる手法として、ロジットの分布を利用したアプローチが考えられます。具体的には、異なるノードのロジットをクラスタリングし、各クラスタに対して最適なスコープを学習することで、ノードの特性に応じたモデルの適応を図ることができます。また、ロジットの変動を分析することで、特定のノードに対するモデルの過剰適合を検出し、適切な正則化手法を導入することも可能です。さらに、ロジットの信頼度を基に、ノードごとに異なる重みを付与することで、より効果的な情報集約を実現し、一般化性能を向上させることが期待されます。