単一段階の最適化手法を用いることで、pLapGNNのパフォーマンスを向上させる可能性はあります。現在のpLapGNNは、二段階のアプローチを採用しており、まずノイズ除去を行い、その後にGNNのパラメータを学習します。このプロセスは、計算コストが高くなる可能性がありますが、単一段階の最適化手法を導入することで、ノイズ除去とGNNの学習を同時に行うことができ、計算効率を向上させることが期待されます。さらに、単一段階の最適化は、モデルの収束を早める可能性があり、特に高い攻撃強度に対しても頑健性を維持することができるかもしれません。ただし、単一段階の最適化手法は、最適解に収束しにくい場合もあるため、慎重な設計と実験が必要です。