GCN（Graph Convolutional Networks）は、人間の関節トポロジーの複雑なダイナミクスを解明する能力を活用して、スケルトンベースのアクション認識において最先端技術とされています。しかし、このような切り口で設計されたモデルには欠陥があります。具体的には、GCNでは学習可能な隣接行列（adjacency matrix）が最適化プロセス中に骨格トポロジー情報を徐々に失ってしまうという問題が発生します。つまり、初期段階で提供された貴重なトポロジー情報が訓練中に徐々に消え去り、その結果、ネットワークが近接する関節間の相対空間情報を利用する能力が低下してしまいます。