VeriX (Verified eXplainability, arXiv:2212.01051)을 기반으로, 기계 학습 모델에 대한 최적화된 검증된 설명을 생성하는 시스템인 VeriX+를 제시합니다. VeriX+는 형식적 설명의 크기와 생성 시간을 모두 크게 개선했습니다. 크기 개선을 위해 바운드 전파 기반 민감도 기법을 도입하고, 시간 개선을 위해 신뢰도 순위를 사용한 이진 검색 기반 탐색을 도입했습니다. 두 기법은 독립적으로 또는 함께 사용할 수 있으며, QuickXplain 알고리즘을 VeriX+에 적용하여 크기와 시간 간의 균형을 제공하는 방법도 제시합니다. 표준 벤치마크에 대한 실험적 평가를 통해 GTSRB 데이터 세트에서 $38$ 크기 감소, MNIST에서 $90$ 시간 감소와 같은 두 지표 모두에서 상당한 개선을 보였습니다. 변압기 및 자율 항공기 택싱, 감성 분석과 같은 실제 시나리오에 확장 가능함을 입증하고, 형식적 설명의 몇 가지 새로운 응용 프로그램을 선보였습니다.
