除了深度預測，還有幾種方法可以有效地控制GNN的範疇大小。首先，自適應鄰居抽樣是一種常見的方法，通過根據節點的特徵和結構信息選擇最具信息量的鄰居來進行聚合，從而減少不必要的計算和噪聲。其次，多層次聚合技術可以在不同的層次上進行特徵聚合，根據節點的特性選擇合適的聚合層數，這樣可以在保持模型靈活性的同時控制範疇大小。此外，結構化特徵編碼也可以用來捕捉節點的局部結構信息，並根據這些信息動態調整範疇大小，這樣可以在不同的任務中自動選擇最合適的範疇。