arXiv · ML· Doyun Choi, Cheonwoo Lee, Younghyun Han, Kiwook Han, Jinkook Park, Sungyoon Ryu, Younghoon Sohn, Jaemin Yoo·· 7 小时前AI 评分32
GRAPE 轻量级在线学习框架应对半导体制造中的虚拟计量分布漂移
Streaming Virtual Metrology via Lightweight Adaptation under Temporal Distribution Shifts
AI 导读
研究人员提出 GRAPE 在线学习框架，解决半导体制造中因设备退化导致的时间分布漂移问题，显著提升了虚拟计量模型的鲁棒性。 该框架集成稳定全局预测器与两个轻量级流式适配器，通过在线更新修正特征级和环境级偏移。 在包含时间顺序留出盲测流的两个真实数据集上，GRAPE 的性能优于传统批量学习及现有在线学习基线。
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