GNNアーキテクチャ全体で見られるこの種の収束現象は他の機械学習手法や分野でも観察され得ます。例えば、「Weisfeiler-Leman test」と呼ばれる有名なグラフ識別能力試験ではMPNNs（メッセージパッシングニューラルネットワーク）と同等以上の表現力を持つことが示されています。「Zero-one laws for sparse random graphs」という先行研究では希少エルドシュ-レニィランダムグラフ向けにゼロ・ワン則（あっても良し・無し則）が提案されています。そのため、異なる領域や問題設定でも同様の局所極限定理や漸近挙動法則が成立しており得ます。