qZACH-ViT

新型qZACH-ViT模型通过改进的可解释性增强医学图像分类

研究人员开发了qZACH-ViT，这是一种专为高效且可解释的医学图像分类设计的新型模型。该模型是ZACH-ViT骨干的量化感知扩展，整合了内在的图像块级类别证据。还引入了一种名为递归归因稳定优化（RASO）的新颖优化技术，以改进梯度匹配并减少冲突的归因成分。在MedMNIST数据集上的评估表明，带有RASO的qZACH-ViT在主要指标上实现了比基线模型更好的性能，并且在INT8转换后预测变化极小。