除了流形模型不匹配，還有多種因素可能導致圖神經網絡的泛化能力下降，包括：
數據不平衡：如果訓練數據中的類別分佈不均，可能會導致模型對某些類別的識別能力下降。應對方法包括使用重採樣技術（如上採樣或下採樣）或引入加權損失函數來平衡不同類別的影響。
過擬合：當模型在訓練數據上表現良好，但在測試數據上表現不佳時，通常是過擬合的結果。可以通過使用正則化技術、早停法或交叉驗證來減少過擬合的風險。
特徵噪聲：如果輸入特徵中存在噪聲，可能會影響模型的學習效果。可以通過特徵選擇、特徵縮放或數據清理來減少噪聲的影響。
結構變化：圖的結構變化（如邊的添加或刪除）可能會影響GNN的性能。可以通過增強模型的魯棒性來應對，例如使用圖增強技術或設計更靈活的模型架構。
訓練樣本不足：訓練樣本數量不足可能導致模型無法學習到足夠的特徵。可以通過數據增強或合成數據來增加訓練樣本的數量。