Grapheneuronalnetze (GNNs) haben sich in verschiedenen netzwerkbezogenen Aufgaben als effektiv erwiesen. Die meisten existierenden GNNs nutzen in der Regel die Niederfrequenzsignale der Knotenmerkmale, was eine grundlegende Frage aufwirft: Ist die Niederfrequenzinformation alles, was wir in realen Anwendungen benötigen? In dieser Arbeit führen wir zunächst eine experimentelle Untersuchung durch, die die Rollen von Niederfrequenz- und Hochfrequenzsignalen bewertet. Die Ergebnisse zeigen deutlich, dass das Ausloten nur von Niederfrequenzsignalen weit davon entfernt ist, effektive Knotendarstellungen in verschiedenen Szenarien zu lernen. Wie können wir GNNs anpassen, um mehr Informationen über die Niederfrequenzinformation hinaus adaptiv zu erlernen? Eine fundierte Antwort darauf kann dazu beitragen, die Anpassungsfähigkeit von GNNs zu verbessern. Wir greifen diese Herausforderung auf und schlagen ein neuartiges Frequenzanpassungs-Graphkonvolutionales Netzwerk (FAGCN) mit einem Selbstgattermechanismus vor, das im Prozess des Nachrichtenaustauschs verschiedene Signale adaptiv integrieren kann. Für ein tieferes Verständnis analysieren wir theoretisch die Rolle von Niederfrequenz- und Hochfrequenzsignalen bei der Lernung von Knotendarstellungen. Dies erklärt weiterhin, warum FAGCN auf verschiedenen Netzwerktypen gut abschneiden kann. Umfangreiche Experimente an sechs realen Netzwerken bestätigen, dass FAGCN nicht nur das Überglättungsproblem mindert, sondern auch Vorteile gegenüber den aktuellen Stand der Technik bietet.