## 要約：
FaVeXは、入力特性のバッチ処理と連続処理を組み合わせることで計算速度を向上させ、以前のクエリから情報を再利用することで、ネットワークの非線形活性化数百万個に対しても意味のある形式説明を生成できる。
---
## 翻訳：
Verified explanationsは、ニューラルネットワークの決定を理論的に原理に基づいて説明する方法ですが、ブラックボックスであるため課題が存在します。FaVeXは新しいアルゴリズムで、入力特性のバッチ処理と連続処理を組み合わせることで計算速度を向上させ、以前のクエリから情報を再利用することで証明することができます。さらに、ネットワーク検証器の不完全性を考慮した「検証者最適な robust explanations」も提案されています。実験評価では、FaVeXとVerifier-optimal robust explanationsは、大量の非線形活性化に対しても優れたスケーラビリティを持つことが示されました。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2512.00164)
---
※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
頑張って働く人に向けて、プロ用仕事アイテムを格安でネット販売しているX-Direct（ https://exdirect.net ）を、BittensorManは応援しています。
BittensorManがお勧めするメーカーリスト
http://exbridge.jp/xdirect/
動画の最後にお得な情報がありますので、
最後までご覧ください。
