В статье представлен новый метод CLARA — иерархическая система обучения, предназначенная для решения проблемы дисбаланса классов в графовых нейронных сетях (GNN). Проблема заключается в том, что узлы меньшинства не только редки, но и структурно маргинализированы в графе. Метод CLARA разбивает задачу классификации узлов на два этапа: сначала грубый классификатор уровня подграфа определяет регионы, с высокой вероятностью содержащие экземпляры меньшинства, а затем детальный предиктор уровня узлов работает внутри этих выделенных регионов. Такой подход позволяет повысить чувствительность модели, сохраняя при этом масштабируемость, за счет фильтрации нерелевантных областей и фокусировки обучения на топологически значимых окрестностях. Эксперименты на стандартных наборах графовых данных показали существенное превосходство CLARA над существующими методами обработки дисбаланса, достигнув F1-меры на уровне 88.3%. Особое значение имеет применение стратегии в задаче предсказания сайтов связывания белок-лиганд, где метод также продемонстрировал значительное улучшение результатов. Это подтверждает широкую и последовательную эффективность подхода как в биологических, так и в общих задачах обучения на графах. Разработка актуальна для биоинформатики и разработки лекарств, где точное определение активных центров критически важно.