既存の変化検出手法の時間的整合性が低い理由は、主にトレーニングデータセットの時間的順序に対するバイアスと、特定の時間的方向に対する過剰適合に起因しています。多くの手法は、特定の時間的シーケンスに基づいて学習されるため、逆方向の予測（t1からt0への変化検出など）において一貫性が欠如することが多いです。この問題を解決するためには、双方向の変化検出を行うアプローチが有効です。具体的には、変化検出モデルがt0→t1とt1→t0の両方の予測を行い、その結果を比較することで、時間的整合性を定量的に評価することができます。また、基盤モデルの特徴を利用して、類似性分布を分析し、適応的なしきい値を設定することで、時間的整合性を高めることが可能です。