[发明专利]用于降低机器学习模型预测中的不确定性的方法在审
| 申请号： | 201980078859.5 | 申请日： | 2019-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN113168556A | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | S·A·米德尔布鲁克;M·G·M·M·范克莱杰;M·皮萨伦科 | 申请（专利权）人： | ASML荷兰有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G03F1/36;G03F7/20 |
| 代理公司： | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人： | 赵林琳 |
| 地址： | 荷兰维*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本文描述了一种用于量化参数化(例如，机器学习)模型预测中的不确定性的方法。该方法包括使参数化模型预测来自参数化模型的针对给定输入的多个后验分布。该多个后验分布包括多个分布中的分布。该方法包括通过从多个分布中的分布采样来确定针对给定输入的所预测的多个后验分布的可变性；并使用所预测的多个后验分布中的所确定的可变性来量化参数化模型预测中的不确定性。参数化模型包括编码器‑解码器架构。该方法包括使用所预测的多个后验分布中的所确定的可变性来调整参数化模型以降低参数化模型的不确定性用于预测晶片几何、重叠和/或其他信息作为半导体制造过程的一部分。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 降低 机器 学习 模型 预测 中的 不确定性 方法 | ||
【主权项】：
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