本文探讨了图神经网络中的过度平滑问题，提出了新的卷积核 GCN+，并通过数学分析和实验验证了其在节点分类任务中的优越性能。同时，研究分析了不同模型的收敛过程，提出了 DropEdge 方法以缓解过平滑现象，并引入了基于多尺度热核的图神经网络 (MHKG)，展示了其在处理图数据时的优势。