提案手法におけるジャコビアン行列の部分特異値分解（SVD）は、計算の効率性を考慮した重要なステップですが、さらに効率的な手法も存在します。例えば、パワー法を用いた特異値分解は、フルSVDを計算することなく、ジャコビアンベクトル積やベクトルジャコビアン積を利用して部分特異値を効率的に計算することができます。また、ランダム化SVDの手法も有効であり、これにより大規模なデータセットに対しても計算コストを抑えつつ、必要な特異値を取得することが可能です。これらの手法は、深層学習フレームワークにおいても実装が容易であり、提案手法の計算効率を向上させるための有力な選択肢となります。