지도 학습 GNN과 비지도 학습 GAE의 성능 차이를 줄이기 위한 방법은 몇 가지가 있습니다. 먼저, 더 많은 레이블된 데이터를 사용하여 GAE를 훈련시키는 것이 가능합니다. 추가적인 레이블 정보를 활용하면 GAE의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 또한, GNN과 GAE 간의 모델 아키텍처나 하이퍼파라미터를 조정하여 두 모델 간의 성능 차이를 최소화할 수 있습니다. 더 효율적인 피처 추출이나 임베딩 방법을 적용하여 두 모델의 성능을 향상시키는 것도 중요한 요소일 수 있습니다.