E-TCAV는 TCAV 방법론의 계산 부담을 줄이고, 레이어 간 불일치를 해결하기 위한 프레임워크입니다. 최신 연구에 따르면, 신경망의 마지막 블록 레이어는 펜ultimate 레이어와 TCAV 점수 측면에서 높은 일치를 보입니다. E-TCAV는 네트워크 크기와 평가 샘플 수에 대해 선형적으로 속도 향상을 보장하며, 효율적인 모델 디버깅과 실시간 개념 기반 학습을 가능하게 합니다.