GNNの過剰適合を抑制するための手法はいくつか存在します。まず、データの正則化手法が有効です。具体的には、ドロップアウトやL2正則化を用いることで、モデルの複雑さを制御し、過剰適合を防ぐことができます。また、データ拡張技術を用いて、トレーニングデータの多様性を高めることも効果的です。さらに、早期停止（early stopping）を実施することで、トレーニング中に検証データの性能が悪化し始めた時点で学習を停止し、過剰適合を防ぐことができます。加えて、マニホールド理論に基づくアプローチを採用することで、データの幾何学的特性を考慮し、より堅牢なモデルを構築することが可能です。これにより、GNNはより一般化能力の高いモデルとなり、過剰適合のリスクを低減できます。