光刻模型包含光學模型和光刻膠模型，其中光刻膠模型描述了光刻膠曝光顯影過程中發生的物理化學反應[1]。光刻膠模型可以為光刻膠的研發和光刻工藝的優化提供指導。然而，由于模型中許多參數不可直接測量或測量較為困難，通常采用實際曝光結果來校準模型，即光刻膠模型的校準[2]。鑒于模型校準的必要性，業界通常需要花費大量精力用于模型校準的實驗與結果，如圖1所示 [3]。光刻膠模型的校準的具體流程如圖2所示 [2]。光刻膠模型校準主要包含四個部分：實驗條件的對標、光刻膠形貌的測量、模型校準、模型驗證。多指標評估：根據具體應用場景選擇合適的評估指標，綜合考慮模型的準確性、魯棒性、可解釋性等方面。上海銷售驗證模型信息中心

選擇合適的評估指標：根據具體的應用場景和需求，選擇合適的評估指標來評估模型的性能。常用的評估指標包括準確率、召回率、F1分數等。多次驗證：為了獲得更可靠的驗證結果，可以進行多次驗證并取平均值作為**終評估結果。考慮模型復雜度：在驗證過程中，需要權衡模型的復雜度和性能。過于復雜的模型可能導致過擬合，而過于簡單的模型可能無法充分捕捉數據中的信息。綜上所述，模型驗證是確保模型性能穩定、準確的重要步驟。通過選擇合適的驗證方法、遵循規范的驗證步驟和注意事項，可以有效地評估和改進模型的性能。金山區銷售驗證模型平臺選擇模型：在多個候選模型中，驗證可以幫助我們選擇模型，從而提高應用的效果。

留一交叉驗證（LOOCV）：這是K折交叉驗證的一種特殊情況，其中K等于樣本數量。每次只留一個樣本作為測試集，其余作為訓練集。這種方法適用于小數據集，但計算成本較高。自助法（Bootstrap）：通過有放回地從原始數據集中抽取樣本來構建多個訓練集和測試集。這種方法可以有效利用小樣本數據。三、驗證過程中的注意事項數據泄露：在模型訓練和驗證過程中，必須確保訓練集和測試集之間沒有重疊，以避免數據泄露導致的性能虛高。選擇合適的評估指標：根據具體問題選擇合適的評估指標，如分類問題中的準確率、召回率、F1-score等，回歸問題中的均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）等。

選擇比較好模型：在多個候選模型中，驗證可以幫助我們選擇比較好的模型，從而提高**終應用的效果。提高模型的可信度：通過嚴格的驗證過程，我們可以增強對模型結果的信心，尤其是在涉及重要決策的領域，如醫療、金融等。二、常用的模型驗證方法訓練集與測試集劃分：將數據集分為訓練集和測試集，通常采用70%作為訓練集，30%作為測試集。模型在訓練集上進行訓練，然后在測試集上進行評估。交叉驗證：交叉驗證是一種更為穩健的驗證方法。常見的有K折交叉驗證，將數據集分為K個子集，輪流使用其中一個子集作為測試集，其余作為訓練集。這樣可以多次評估模型性能，減少偶然性。根據需要調整模型的參數和結構，以提高模型在訓練集上的性能。

交叉驗證有時也稱為交叉比對，如：10折交叉比對 [2]。Holdout 驗證常識來說，Holdout 驗證并非一種交叉驗證，因為數據并沒有交叉使用。 隨機從**初的樣本中選出部分，形成交叉驗證數據，而剩余的就當做訓練數據。 一般來說，少于原本樣本三分之一的數據被選做驗證數據。K-fold cross-validationK折交叉驗證，初始采樣分割成K個子樣本，一個單獨的子樣本被保留作為驗證模型的數據，其他K-1個樣本用來訓練。交叉驗證重復K次，每個子樣本驗證一次，平均K次的結果或者使用其它結合方式，**終得到一個單一估測。這個方法的優勢在于，同時重復運用隨機產生的子樣本進行訓練和驗證，每次的結果驗證一次，10折交叉驗證是**常用的 [3]。將不同模型的性能進行比較，選擇表現模型。金山區銷售驗證模型便捷

通過網格搜索、隨機搜索等方法調整模型的超參數，找到在驗證集上表現參數組合。上海銷售驗證模型信息中心

實驗條件的對標首先，要將模型中的實驗設置與實際的實驗條件進行對標，包含各項工藝參數和測試圖案的信息。其中工藝參數包含光刻機信息、照明條件、光刻涂層設置等信息。測試圖案要基于設計規則來確定，同時要確保測試圖案的幾何特性具有一定的代表性。光刻膠形貌的測量進行光刻膠形貌測量時，通常需要利用掃描電子顯微鏡（SEM）收集每個聚焦能量矩陣（FEM）自上而下的CD、光刻膠截面輪廓、光刻膠高度和側壁角 [3]，并將其用于光刻膠模型校準，如圖3所示。上海銷售驗證模型信息中心

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