CartoonX はウェーブレットに基づく微分可能な画像分類器のための最初の説明手法であり．画素の疎な領域ではなく、画像の断片的な滑らかな部分を抽出する．CartoonXは、既存の手法のように画素空間でのスパース性を要求するのではなく、ウェーブレット領域でのスパース性を活用し、piece-wise smoothな説明を生成する。

CartoonXが新しい説明的洞察を明らかにし、最新の手法よりも優れたレートディストーションを達成できることを実験的に確認した．また，定量的にはCartoonXが他の手法よりも少ない係数を用いて、より低い歪みを出力に与えることを確認した．これはCartoonXが特に誤分類に対して、新しい価値のある説明情報を明らかにすることができることを示す．

【抱えている課題】 CartoonXは他の摂動に基づく説明手法と同様に、計算量が非常に多いという問題がある． 【今後の展望】 CartoonXの計算量を削減し，実行時間を短縮するための新たな手法を考案、摂動にインペインティングGANを用いた場合の効果についての研究などを実施する予定