Schnellere, verifizierte Erklärungen für neuronale Netze
Verifizierte Erklärungen sind ein theoretisch fundierter Ansatz, um die Entscheidungen von neuronalen Netzwerken zu erklären. Sie stoßen jedoch auf erhebliche Skalierbarkeitsprobleme, weil sie mehrere Aufrufe an Netzverifier erfordern, die jeweils eine exponentielle Worst‑Case‑Komplexität aufweisen.