論文の概要: Lithography Hotspot Detection via Heterogeneous Federated Learning with
Local Adaptation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04367v1
- Date: Fri, 9 Jul 2021 11:18:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-12 13:43:43.278487
- Title: Lithography Hotspot Detection via Heterogeneous Federated Learning with
Local Adaptation
- Title（参考訳）: 局所適応型不均一フェデレーション学習によるリソグラフィホットスポット検出
- Authors: Xuezhong Lin, Jingyu Pan, Jinming Xu, Yiran Chen and Cheng Zhuo
- Abstract要約: 本稿では,リソグラフィホットスポット検出のための不均一なフェデレーション学習フレームワークを提案する。
提案するフレームワークは、非独立かつ同一に分散された(非IID)データの課題を克服することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.371305819618467
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As technology scaling is approaching the physical limit, lithography hotspot
detection has become an essential task in design for manufacturability. While
the deployment of pattern matching or machine learning in hotspot detection can
help save significant simulation time, such methods typically demand for
non-trivial quality data to build the model, which most design houses are short
of. Moreover, the design houses are also unwilling to directly share such data
with the other houses to build a unified model, which can be ineffective for
the design house with unique design patterns due to data insufficiency. On the
other hand, with data homogeneity in each design house, the locally trained
models can be easily over-fitted, losing generalization ability and robustness.
In this paper, we propose a heterogeneous federated learning framework for
lithography hotspot detection that can address the aforementioned issues. On
one hand, the framework can build a more robust centralized global sub-model
through heterogeneous knowledge sharing while keeping local data private. On
the other hand, the global sub-model can be combined with a local sub-model to
better adapt to local data heterogeneity. The experimental results show that
the proposed framework can overcome the challenge of non-independent and
identically distributed (non-IID) data and heterogeneous communication to
achieve very high performance in comparison to other state-of-the-art methods
while guaranteeing a good convergence rate in various scenarios.
- Abstract（参考訳）: 技術的スケーリングが物理的限界に近づいている中、リソグラフィホットスポット検出は製造性の設計において重要なタスクとなっている。
パターンマッチングや機械学習をホットスポット検出に配置することで、かなりのシミュレーション時間を節約できるが、そのような手法は通常、モデルを構築するための非自明な品質データを必要とする。
また、デザインハウスは、このようなデータを他の住宅と直接共有して統一モデルを構築することを望まないため、データ不足によりユニークなデザインパターンを持つデザインハウスには効果がない。
一方、各デザインハウスにおけるデータ均質性により、局所的に訓練されたモデルは容易に過剰に適合し、一般化能力と堅牢性を失う。
本稿では,上記の問題に対処可能な,リソグラフィホットスポット検出のための異種フェデレーション学習フレームワークを提案する。
一方、このフレームワークは、ローカルデータをプライベートに保ちながら、異質な知識共有を通じて、より堅牢なグローバルサブモデルを構築することができる。
一方、グローバルなサブモデルとローカルなサブモデルを組み合わせることで、ローカルなデータの均一性を改善することができる。
提案手法は,非独立かつ同一分散(非iid)データとヘテロジニアス通信の課題を克服し,様々なシナリオにおいて良好な収束率を確保しつつ,他の最先端手法と比較して非常に高い性能を実現することができることを示す。
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