一种晶圆缺陷分类模型训练方法、分类方法及相关设备

本发明提供一种晶圆缺陷分类模型训练方法、分类方法及相关设备，该训练方法包括：获取含有晶圆缺陷图像的抽样数据以及对应的缺陷类别标签；根据抽样数据，经由晶圆缺陷分类模型，输出晶圆缺陷类别预测训练结果；根据抽样数据和缺陷类别标签，经由损失函数，生成损失值，对晶圆缺陷分类模型进行更新直至收敛，以得到训练好的晶圆缺陷分类模型，晶圆缺陷分类模型用于对未被抽样的待预测数据进行晶圆缺陷类别预测。本发明通过构建机器学习的晶圆缺陷分类模型，能够预测未被抽样的晶圆缺陷的具体类别，使其预测结果达到了与抽样数据的类别判定的一致性，提高了模型预测的准确率，极大地降低了因数据抽样需要晶圆缺陷拍照所带来的时间成本。