qZACH-ViT: Quantisierungsbewusste intrinsische Erklärungen mit rekursiv attributionsstabilisierter Optimierung

Kompakte medizinische Bild-Klassifizierer benötigen Effizienz und interpretierbare Evidenz, doch diese Ziele werden oft separat behandelt. Wir stellen qZACH-ViT vor, eine quantisierungsbewusste Erweiterung des Zero-Token (CLS-Token-freien), positionsfreien ZACH-ViT Backbone