Bài báo này nêu bật vấn đề là các thuật toán hiện có để tạo ra lời giải thích cho đầu ra của bộ phân loại hình ảnh sử dụng nhiều định nghĩa và kỹ thuật giải thích khác nhau, nhưng lại không áp dụng một phương pháp tiếp cận có nguyên tắc dựa trên định nghĩa chính thức về nguyên nhân và lời giải thích. Do đó, chúng tôi đề xuất một phương pháp hộp đen mới dựa trên lý thuyết nhân quả thực tế. Chúng tôi chứng minh các kết quả lý thuyết có liên quan, trình bày một thuật toán để tính toán lời giải thích gần đúng dựa trên các định nghĩa này, và thảo luận về sự kết thúc của thuật toán, độ phức tạp và so sánh lời giải thích gần đúng với định nghĩa chính xác. Chúng tôi triển khai khuôn khổ đề xuất trong một công cụ có tên là ReX và trình bày các kết quả thử nghiệm cũng như so sánh với các công cụ tiên tiến nhất. Chúng tôi chứng minh rằng ReX là công cụ hiệu quả nhất và tạo ra lời giải thích nhỏ nhất, đồng thời vượt trội hơn các công cụ hộp đen khác về các chỉ số chất lượng tiêu chuẩn.
