要在保持圖神經網絡（GNN）強大泛化能力的同時提高其對高頻成分的識別能力，可以考慮以下幾個策略：
設計更具辨識性的濾波器：使用高通濾波器或改進的濾波器設計，使其能夠更好地捕捉高頻成分。這可以通過調整濾波器的頻率響應來實現，確保在高頻範圍內的響應不會過度衰減。
多層結構的使用：增加GNN的層數可以幫助模型學習更複雜的特徵表示，從而提高對高頻成分的識別能力。然而，這也可能導致過擬合，因此需要謹慎設計。
正則化技術：引入正則化技術，如Dropout或L2正則化，可以幫助減少過擬合的風險，從而在提高對高頻成分識別能力的同時保持泛化能力。
數據增強：通過數據增強技術生成更多的訓練樣本，特別是針對高頻特徵的樣本，可以幫助GNN更好地學習這些特徵，從而提高其識別能力。
平衡濾波器的設計：在設計GNN的濾波器時，考慮到低通和高通濾波器的平衡，這樣可以在保持泛化能力的同時，增強對高頻成分的識別。