最適ハイパーパラメータ下での機械学習に基づくリソグラフィホットスポット検出手法の比較検討

片岡岳; 稲木雅人; 永山忍; 若林真一

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最適ハイパーパラメータ下での機械学習に基づくリソグラフィホットスポット検出手法の比較検討

机译：基于机器学习的光刻击中点检测方法的比较研究

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近年のリソグラフィプロセスの微細化に伴い，露光光の回折によるレイアウトパターンの転写不良が問題となっている.そこで機械学習を用いて転写不良を引き起こす確率が高いレイアウトパターンであるホットスポットを検出する手法する手法が提案されている.著者らは，機械学習に基づくホットスポット検出のための，配線間距離を考慮した新たな特徴量を提案しているが，特定のハイパーパラメータ下での評価しか行っていなかった.本稿では様々なハイパーパラメータ下において提案特徴量と既存特徴量の比較実験を行い，提案特徴量の有効性を検討する.

机译：随着近年来光刻过程的小型化，由于曝光光的衍射引起的布局模式的转录失败是一个问题。因此，一种检测热点的方法，该方法是使用机器学习导致转移失败的高概率的布局模式的方法已经提出了作者。作者提出了基于机器学习的热点检测的接线间距离的新特征量，但在本文的特定超公共比例下，我们将对所提出的特征数量和现有的比较实验进行评估特征金额在各种普遍的公共比例下，并考虑所提出的特征金额的有效性。

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来源
《電子情報通信学会技術研究報告. VLSI設計技術. VLSI Design Technologies》 |2018年第334期|共6页
作者
片岡岳; 稲木雅人; 永山忍; 若林真一;
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作者单位

広島市立大学大学院情報科学研究科;

広島市立大学大学院情報科学研究科;

広島市立大学大学院情報科学研究科;

広島市立大学大学院情報科学研究科;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 jpn
中图分类大规模集成电路、超大规模集成电路;
关键词
リソグラフィ; ホットスポット; 機械学習; ハイパーパラメータ; 分類精度;

机译：光刻;热点;机器学习;超参数;分类准确性;

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机译：基于机器学习的光刻击中点检测方法的比较研究
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