🧠 Deep Learning/Active Learning

[Paper Review] 액티브 러닝을 활용한 반도체 웨이퍼 신규 불량 패턴 검출

2023.03.16

논문 정보 액티브 러닝을 활용한 반도체 웨이퍼 신규불량 패턴 검출(황성진, 김성범) 0.Abstract CNN-based deep learning models을 통해 정확하게 웨이퍼 빈 맵(WBM)의 결함 패턴을 분류하기 위해선 정확한 결함 패턴의 label이 반드시 있어야 한다. 하지만 현실에선 엔지니어가 모든 데이터에 label을 다는 것은 많은 시간과 노력이 필요하다. 현재 CNN-based 연구들은 실제 상황에서 빈번하게 발생하는 새로운 결함 패턴을 찾지 못하는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 Active Learning에 기반한 새로운 결함 패턴 탐지 방법을 제안한다. 또한 모델 훈련 단계에서 사용되지 않은 새로운 결함 패턴을 빠르게 탐지하는 새로운 프레임워크 또한 제안한다. 본 방식의 유..

[Active Learning] Active Learning이란?

2023.03.06

Definition of Active Learning Active Learning의 핵심 개념은 모델이 배우고 싶은, 호기심이 가는 데이터를 선택하여 적은 학습으로도 좋은 성과를 내게 한다는 것이다. Active Learning은 annotation effort를 줄일 수 있는 지도학습 방법이다. Concepts of Active Learning 현실에서는 레이블이 되어있는 데이터가 부족하며, 별도로 이를 구하기 위해선 시간과 비용이 발생한다. Unlabeled Pool에서 사전 학습된 모델이 Inference를 통해 annotation 작업을 수행한다. 하지만 사전 학습된 모델은 적은 데이터로 학습했기 때문에 성능이 낮으며, annotation의 품질을 보장할 수 없다. 모델이 uncertain한 데이..

[Paper Review] 액티브 러닝을 활용한 반도체 웨이퍼 신규 불량 패턴 검출

[Active Learning] Active Learning이란?

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