深度学习模型训练和晶圆缺陷检测方法及装置

本申请提供深度学习模型训练和晶圆缺陷检测方法，包括：获取包括晶圆缺陷视图及其对应的参考视图的多个样本；利用多个样本中第一数量的样本迭代训练深度学习模型，包括：对每个样本，将该样本中的晶圆缺陷视图和对应的参考视图分别输入深度学习模型进行特征提取，得到第一特征和第二特征；计算第一特征和第二特征之间的相似度，进而确定对比损失，使得当晶圆缺陷视图与参考视图的缺陷标签相同时，该对比损失与相似度负相关；反正，则该对比损失与相似度正相关；至少以对比损失减小为目标，调节深度学习模型的参数。由此，得到能高效且准确地执行晶圆缺陷检测的深度学习模型，并利用此模型进行晶圆缺陷检测。