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來源: 發(fā)布時(shí)間:2025-06-22

光刻模型包含光學(xué)模型和光刻膠模型,其中光刻膠模型描述了光刻膠曝光顯影過程中發(fā)生的物理化學(xué)反應(yīng)[1]。光刻膠模型可以為光刻膠的研發(fā)和光刻工藝的優(yōu)化提供指導(dǎo)。然而,由于模型中許多參數(shù)不可直接測(cè)量或測(cè)量較為困難,通常采用實(shí)際曝光結(jié)果來校準(zhǔn)模型,即光刻膠模型的校準(zhǔn)[2]。鑒于模型校準(zhǔn)的必要性,業(yè)界通常需要花費(fèi)大量精力用于模型校準(zhǔn)的實(shí)驗(yàn)與結(jié)果,如圖1所示 [3]。光刻膠模型的校準(zhǔn)的具體流程如圖2所示 [2]。光刻膠模型校準(zhǔn)主要包含四個(gè)部分:實(shí)驗(yàn)條件的對(duì)標(biāo)、光刻膠形貌的測(cè)量、模型校準(zhǔn)、模型驗(yàn)證。多指標(biāo)評(píng)估:根據(jù)具體應(yīng)用場(chǎng)景選擇合適的評(píng)估指標(biāo),綜合考慮模型的準(zhǔn)確性、魯棒性、可解釋性等方面。上海銷售驗(yàn)證模型信息中心

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選擇合適的評(píng)估指標(biāo):根據(jù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景和需求,選擇合適的評(píng)估指標(biāo)來評(píng)估模型的性能。常用的評(píng)估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等。多次驗(yàn)證:為了獲得更可靠的驗(yàn)證結(jié)果,可以進(jìn)行多次驗(yàn)證并取平均值作為**終評(píng)估結(jié)果。考慮模型復(fù)雜度:在驗(yàn)證過程中,需要權(quán)衡模型的復(fù)雜度和性能。過于復(fù)雜的模型可能導(dǎo)致過擬合,而過于簡單的模型可能無法充分捕捉數(shù)據(jù)中的信息。綜上所述,模型驗(yàn)證是確保模型性能穩(wěn)定、準(zhǔn)確的重要步驟。通過選擇合適的驗(yàn)證方法、遵循規(guī)范的驗(yàn)證步驟和注意事項(xiàng),可以有效地評(píng)估和改進(jìn)模型的性能。金山區(qū)銷售驗(yàn)證模型平臺(tái)選擇模型:在多個(gè)候選模型中,驗(yàn)證可以幫助我們選擇模型,從而提高應(yīng)用的效果。

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留一交叉驗(yàn)證(LOOCV):這是K折交叉驗(yàn)證的一種特殊情況,其中K等于樣本數(shù)量。每次只留一個(gè)樣本作為測(cè)試集,其余作為訓(xùn)練集。這種方法適用于小數(shù)據(jù)集,但計(jì)算成本較高。自助法(Bootstrap):通過有放回地從原始數(shù)據(jù)集中抽取樣本來構(gòu)建多個(gè)訓(xùn)練集和測(cè)試集。這種方法可以有效利用小樣本數(shù)據(jù)。三、驗(yàn)證過程中的注意事項(xiàng)數(shù)據(jù)泄露:在模型訓(xùn)練和驗(yàn)證過程中,必須確保訓(xùn)練集和測(cè)試集之間沒有重疊,以避免數(shù)據(jù)泄露導(dǎo)致的性能虛高。選擇合適的評(píng)估指標(biāo):根據(jù)具體問題選擇合適的評(píng)估指標(biāo),如分類問題中的準(zhǔn)確率、召回率、F1-score等,回歸問題中的均方誤差(MSE)、均方根誤差(RMSE)等。

選擇比較好模型:在多個(gè)候選模型中,驗(yàn)證可以幫助我們選擇比較好的模型,從而提高**終應(yīng)用的效果。提高模型的可信度:通過嚴(yán)格的驗(yàn)證過程,我們可以增強(qiáng)對(duì)模型結(jié)果的信心,尤其是在涉及重要決策的領(lǐng)域,如醫(yī)療、金融等。二、常用的模型驗(yàn)證方法訓(xùn)練集與測(cè)試集劃分:將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測(cè)試集,通常采用70%作為訓(xùn)練集,30%作為測(cè)試集。模型在訓(xùn)練集上進(jìn)行訓(xùn)練,然后在測(cè)試集上進(jìn)行評(píng)估。交叉驗(yàn)證:交叉驗(yàn)證是一種更為穩(wěn)健的驗(yàn)證方法。常見的有K折交叉驗(yàn)證,將數(shù)據(jù)集分為K個(gè)子集,輪流使用其中一個(gè)子集作為測(cè)試集,其余作為訓(xùn)練集。這樣可以多次評(píng)估模型性能,減少偶然性。根據(jù)需要調(diào)整模型的參數(shù)和結(jié)構(gòu),以提高模型在訓(xùn)練集上的性能。

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交叉驗(yàn)證有時(shí)也稱為交叉比對(duì),如:10折交叉比對(duì) [2]。Holdout 驗(yàn)證常識(shí)來說,Holdout 驗(yàn)證并非一種交叉驗(yàn)證,因?yàn)閿?shù)據(jù)并沒有交叉使用。 隨機(jī)從**初的樣本中選出部分,形成交叉驗(yàn)證數(shù)據(jù),而剩余的就當(dāng)做訓(xùn)練數(shù)據(jù)。 一般來說,少于原本樣本三分之一的數(shù)據(jù)被選做驗(yàn)證數(shù)據(jù)。K-fold cross-validationK折交叉驗(yàn)證,初始采樣分割成K個(gè)子樣本,一個(gè)單獨(dú)的子樣本被保留作為驗(yàn)證模型的數(shù)據(jù),其他K-1個(gè)樣本用來訓(xùn)練。交叉驗(yàn)證重復(fù)K次,每個(gè)子樣本驗(yàn)證一次,平均K次的結(jié)果或者使用其它結(jié)合方式,**終得到一個(gè)單一估測(cè)。這個(gè)方法的優(yōu)勢(shì)在于,同時(shí)重復(fù)運(yùn)用隨機(jī)產(chǎn)生的子樣本進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證,每次的結(jié)果驗(yàn)證一次,10折交叉驗(yàn)證是**常用的 [3]。將不同模型的性能進(jìn)行比較,選擇表現(xiàn)模型。金山區(qū)銷售驗(yàn)證模型便捷

通過網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索等方法調(diào)整模型的超參數(shù),找到在驗(yàn)證集上表現(xiàn)參數(shù)組合。上海銷售驗(yàn)證模型信息中心

實(shí)驗(yàn)條件的對(duì)標(biāo)首先,要將模型中的實(shí)驗(yàn)設(shè)置與實(shí)際的實(shí)驗(yàn)條件進(jìn)行對(duì)標(biāo),包含各項(xiàng)工藝參數(shù)和測(cè)試圖案的信息。其中工藝參數(shù)包含光刻機(jī)信息、照明條件、光刻涂層設(shè)置等信息。測(cè)試圖案要基于設(shè)計(jì)規(guī)則來確定,同時(shí)要確保測(cè)試圖案的幾何特性具有一定的代表性。光刻膠形貌的測(cè)量進(jìn)行光刻膠形貌測(cè)量時(shí),通常需要利用掃描電子顯微鏡(SEM)收集每個(gè)聚焦能量矩陣(FEM)自上而下的CD、光刻膠截面輪廓、光刻膠高度和側(cè)壁角 [3],并將其用于光刻膠模型校準(zhǔn),如圖3所示。上海銷售驗(yàn)證模型信息中心

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