この研究では、異なる構造的サブグループとトレーニングセットとの間の距離が一般化リスクに影響を与えることが示されています。具体的には、テストサブグループとトレーニングセットの構造的距離が近い場合、モデルはより良い一般化性能を発揮します。逆に、距離が遠いサブグループでは一般化性能が低下する傾向があります。これは不公平性をもたらす可能性があるため、GNNアプリケーションや開発において重要な考慮事項です。