GNNベースのアプローチは、バイアスの少ない画像理解モデルの開発に重要な役割を果たします。一つの利点は、GNNがグラフ構造を使用することで、データ間の関係性をより正確に捉えることができる点です。これにより、モデルがより客観的でバイアスの少ない情報を学習し、推論することが可能となります。
また、GNNは異種のデータや複雑な関係性を扱うのに適しており、画像理解タスクにおいてさまざまな情報源からのデータを統合する際に有用です。これにより、モデルがより包括的な情報を考慮し、バイアスの影響を最小限に抑えた画像理解モデルを構築することができます。