提案されたGNNアプローチがカールビン内で十分だったと言える理由は、以下の点により示すことができます。まず、このアプローチでは、入力要素を固定サイズのビンに動的に分割し、各ビン内で要素間の接続性を定義することでグラフ構造を構築しています。これにより、N×Nの隣接行列を計算する代わりに3次元NB×B×Bの隣接行列を計算することが可能です。また、近くにある（学習可能な近傍の定義に基づく）入力要素同士は強い関連性を持つという物理的な前提も考慮されています。さらに、このモデルはスタックされたグラフ構築および畳み込みレイヤーから成り立ち、層数が設定可能なハイパーパラメータとして調整されています。