【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及纳米测量，具体涉及机器学习中多解问题的训练方法、x射线测量方法及装置。
技术介绍
1、x射线散射测量技术是测量纳米器件关键尺寸(critical dimension，cd)的一种强大工具。
2、但是由于散射过程中存在的巴比涅定理和相位信息缺失的问题，相同一个散射图谱会对应多个可能的目标结构，常规深度学习训练过程中的预测结果仅为多个可能目标结构的其中一种结构，并不能准确得到与目标结构相同的构型。因此使用常规的深度学习训练方法训练模型，在处理包含大量参数的复杂结构时，会导致出现迭代时间长、计算成本高、测量精度差等问题。
3、因此，如何解决模型训练过程中的多解问题，实现使用深度学习方法对纳米器件的关键尺寸进行高精度、实时x射线散射测量计算是亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种x射线散射测量方法，用于实现高精度、实时的对待检测目标件的关键尺寸进行测量计算。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种x射线散射测量方法，包括：
...【技术保护点】
1.一种X射线散射测量方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述联合损失函数的计算公式如下：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述联合损失函数还包括全变分正则项，所述全变分正则项用于加强连续分布的关键尺寸数据点之间的连续性。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述全变分正则项的计算公式如下：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述样本器件的数据集通过如下方式构建，包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述样品器件进行数据处理，得到所述样本器件的散
【技术特征摘要】
1.一种x射线散射测量方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述联合损失函数的计算公式如下：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述联合损失函数还包括全变分正则项，所述全变分正则项用于加强连续分布的关键尺寸数据点之间的连续性。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述全变分正则项的计算公式如下：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述样本器件的数据集通过如下方式构建，包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述样品器件进行数据处理，得到所述样...
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