Graph Convolutional Networks（GCNs）への過度な依存から生じる潜在的制限事項や欠点は何か？
GCNは空間情報を取り込む上で強力ですが、「カーネルサイズK×1」畳み込み操作だけでは一部制約もあります。例えば、「局所最小値」「勾配消失」問題が生じる可能性があります。また、「共有トポロジー」という制約も考慮すべき点です。「学習不可変位行列A0」等固定設定では柔軟性に欠ける場合もあります。
さらに、「長期依存関係」へ対処しづらい側面も挙げられます。長期記憶能力向上策としてLSTM等追加手法導入必要かもしれません。