用于检测半导体装置中的缺陷的方法

    公开(公告)号:CN110852983A

    公开(公告)日:2020-02-28

    申请号:CN201910501571.6

    申请日:2019-06-11

    Abstract: 一种用于检测半导体装置中的缺陷的方法包括:使用从第一数据集提取的采样的干净数据集对预训练卷积神经网络(CNN)模型进行预训练;使用第一数据集的第一数据和预训练CNN模型来训练正常CNN模型和标签噪声CNN模型。所述方法还包括:使用第二数据集的第二数据和正常CNN模型输出关于第二数据是好还是坏的第一预测结果;使用第二数据和标签噪声CNN模型输出关于第二数据是好还是坏的第二预测结果。将第一预测结果与第二预测结果进行比较,以在存在标签差异时执行噪声校正。将作为噪声校正的结果创建的第三数据添加到采样的干净数据集。使用添加了第三数据的采样的干净数据集对正常CNN模型和标签噪声CNN模型进行附加地训练。

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