TIMEX++ 的卓越性能得益于其设计中的几个重要因素。首先，对信息瓶颈原理的改进有效避免了琐碎求解和分布转移问题。此外，解释提取器和解释调节器之间的联系提高了解释的一致性和准确性，因为它在原始数据分布中产生了一个标签保留的解释嵌入实例。

TIMEX++ 有潜力成为提高深度学习模型可解释性的强大工具，尤其是在医学和环境科学等敏感领域。实验结果表明，TIMEX++ 的性能始终优于其他最先进的解释方法，证明了它的实用性和有效性。