摘要
本发明提供了一种半导体晶圆缺陷检测的模型训练方法、系统、电子设备及存储介质,该方法为:基于训练数据集确定各个缺陷类别被采样到的概率,按照缺陷类别被采样到的概率从训练数据集中确定训练数据流,并利用训练数据流进行模型训练以得到缺陷检测模型,通过计算得到的缺陷类别被采样到的概率从训练数据集中采样训练数据流来进行模型训练,缓解训练数据不均衡的问题,从而提高模型对于半导体晶圆的缺陷类别的检测精度。
技术关键词
缺陷类别
半导体晶圆缺陷
深度学习模型
模型训练方法
数据
存储计算机程序
模型训练系统
参数
图像
电子设备
计算机存储介质
存储器
处理器
颜色
精度
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