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摘要
本发明提供一种基于隐私保护的类不平衡晶圆缺陷模式识别方法及装置,涉及模式识别技术领域,该方法包括：第一客户端从样本数据集中,获取第一样本子集和第二样本子集；对第一样本子集中每一类缺陷模式下的样本晶圆图像进行数据增广,对第二样本子集中每一类缺陷模式下的样本晶圆图像进行降采样；基于与各第二客户端之间的连通拓扑矩阵,以及数据增广后的第一样本子集和降采样后的第二样本子集,进行联邦学习训练,得到最优缺陷模式识别模型；最优缺陷模式识别模型用于根据目标晶圆图像,输出目标晶圆图像的缺陷模式识别结果；第一客户端和第二客户端位于同一联邦学习框架中。本发明实现提高了晶圆缺陷模式识别的鲁棒性、泛化性以及精准性。
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