【技术实现步骤摘要】
本公开的各方面一般涉及半导体集成电路，更具体地，涉及训练用于光学邻近校正的深度学习模型的方法、光学邻近校正方法以及使用训练深度学习模型的方法制造半导体设备的方法。
技术介绍
1、半导体设备由于其小尺寸、多功能特性和/或低制造成本而广泛用于电子工业。随着电子工业的发展，对具有优异特性的半导体设备的需求增加了。例如，对高可靠性、高速度和/或多功能半导体设备的需求快速增加。为了满足这些需求，半导体设备已经变得高度集成，并且半导体设备的结构已经变得更加复杂。
2、半导体设备可以通过光刻工艺制造。布局图案可以通过光刻工艺印刷或实现在半导体衬底上。随着半导体设备变得高度集成，用于制造或制作半导体设备的掩模的布局图案之间的距离已经减小。例如，由于布局图案之间的距离减小，布局图案可能彼此非常接近。当布局图案彼此靠近时，可能引起光的干涉和衍射，使得在半导体衬底上印刷的是畸变的布局，而不是期望的布局。为了解决这些问题，分辨率增强技术(例如，光学邻近校正)可以用于防止布局图案的畸变。
技术实现思路
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【技术保护点】
1.一种训练在光学邻近校正中使用的深度学习模型以校正在半导体设备制作中使用的布局图案的方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，执行训练操作包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，响应于训练所述深度学习模型，基于所述圆角操作来选择包括在所述深度学习模型中的权重。
4.根据权利要求2所述的方法，其中，执行训练操作还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，执行训练操作还包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其中，所述深度学习模型是生成对抗网络GAN。
7.根据权利要求6所述的方...
【技术特征摘要】
1.一种训练在光学邻近校正中使用的深度学习模型以校正在半导体设备制作中使用的布局图案的方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，执行训练操作包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，响应于训练所述深度学习模型，基于所述圆角操作来选择包括在所述深度学习模型中的权重。
4.根据权利要求2所述的方法，其中，执行训练操作还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，执行训练操作还包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其中，所述深度学习模型是生成对抗网络gan。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述深度学习模型包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述生成器模型以及所述鉴别器模型基于卷积神经网络cnn。
9.根据权利要求7所述的方法，
10.根据权利要求9所述的方法，其中，训练所述深度学习模型，使得所述鉴别值收敛于0.5。
11.根据权利要求1所述的方法，其中，所述样本输入图像还包括样本布...
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