基于个性化联邦学习的集成电路核心工艺建模方法及系统

本发明提供了一种基于个性化联邦学习的集成电路核心工艺建模方法及系统，包括：服务器端初始化全局模型，将全局模型发送至多个客户端；客户端接收全局模型后，执行跨层次本地训练，生成本地模型，包括：个性化本地模型和通用本地模型；客户端将本地模型上传至服务器端，服务器端通过模型聚合生成更新后的全局模型；重复上述步骤，直至满足预设的收敛条件，得到对应集成电路每一个核心工艺流程的全局模型。本发明用于在保护数据隐私的前提下实现高效、精确的核心工艺建模，通过跨层次的本地训练生成个性化模型和本地模型，以提升模型的泛化能力，并通过集成优化方法加速模型收敛并减少振荡行为，能在大幅减少数据量的情况下依然能够保持高精度。