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MACHINE LEARNING BASED SUBRESOLUTION ASSIST FEATURE PLACEMENT

机译:基于机器学习的子系统解决方案辅助功能放置

摘要

A method for training a machine learning model to generate a characteristic pattern includes obtaining training data associated with a reference feature in a reference image. The training data includes (i) location data of each portion of the reference feature, and (ii) a presence value indicating whether the portion of the reference feature is located within a reference assist feature generated for the reference feature. The method includes training the machine learning model to predict a presence value based on the actual presence value in the training data. The predicted presence value indicates whether a portion of a feature (e.g., a skeleton point on a skeleton of a contour of the feature) is to be covered by an assist feature set. The training is performed based on the training data such that a metric between a predicted presence value and the presence value is minimized.
机译:一种用于生成特征模式的机器学习模型的方法包括获得与参考图像中的参考特征相关联的训练数据。 训练数据包括(i)参考功能的每个部分的位置数据,以及(ii)指示参考功能的一部分是否位于为参考特征生成的参考辅助特征内的存在值。 该方法包括训练机器学习模型,以基于训练数据中的实际存在值来预测存在值。 预测的存在值指示特征的一部分是否(例如,特征的轮廓的骨架上的骨架点)是由辅助特征集覆盖的。 基于训练数据执行训练,使得预测存在值和存在值之间的度量最小化。

著录项

  • 公开/公告号WO2021175570A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-09-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 ASML NETHERLANDS B.V.;

    申请/专利号WO2021EP53569

  • 发明设计人 TAO JUN;CAO YU;SPENCE CHRISTOPHER ALAN;

    申请日2021-02-12

  • 分类号G03F1/36;

  • 国家 EP

  • 入库时间 2022-08-24 20:59:15

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