VLSI Layout Hotspot Detection Based on DiscriminativeFeature Extraction

论文笔记–VLSI Layout Hotspot Detection Based on DiscriminativeFeature Extraction 基于鉴别特征提取的超大规模集成电路版图热点检测 摘要 特征提取是基于机器学习的VLSI布局热点检测流程的关键阶段。 常规的基于机器学习的方法应用各种特征提取技术来近似纳米级的原始布局结构。 但是,在近似过程中会丢失一些重要的布局模式信息,从而导致性能下降。 在本文中,我们对布局特征提取进行了全面的研究,并提出了一种新的方法,该方法可以保留判别性的布局图案信息,从而在准确性和额外性方面提高检测性能。 引言 随着现代集成电路特征尺寸和光刻波长之间