神经网络模型的训练方法、电子设备及存储介质

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神经网络模型的训练方法、电子设备及存储介质
申请号:CN202510248126
申请日期:2025-03-03
公开号:CN120180890A
公开日期:2025-06-20
类型:发明专利
摘要
本公开的实施例涉及神经网络模型的训练方法、电子设备及存储介质。该方法包括:基于时间步和相应的研磨速率确定研磨后晶圆的表面高度的仿真值;基于仿真值与目标值的比较确定与研磨速率相关的修正项,以使得对应于修正项的仿真值与目标值的差变小;以及响应于差满足预定条件,将对应于修正项的仿真值确定为研磨后晶圆的表面的高度值。本公开的技术方案能够显著提升仿真模型的仿真精度和预测拟合能力。
技术关键词
神经网络模型 设备执行动作 电子设备 生成随机数 处理器 可读存储介质 梯度算法 轨迹 参数 仿真模型 生成方法 指令 笛卡尔 符号 变量 存储器 计算机 误差 速率 数学
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