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龍圖騰網恭喜旺宏電子股份有限公司申請的專利使用相異訓練源訓練分類模型及應用其的推論引擎獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113743437B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202010782604.1，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權使用相異訓練源訓練分類模型及應用其的推論引擎是由陳士弘;蘇資翔設計研發完成，并于2020-08-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本使用相異訓練源訓練分類模型及應用其的推論引擎在說明書摘要公布了：本發明提出一種使用一訓練數據集產生一分類模型的方法。一迭代程序，用以訓練一ANN模型，其中一迭代包括從一訓練數據源中選擇訓練數據的一小樣本，使用該樣本訓練該模型，對訓練數據的一大樣本使用該模型進行推論，并檢查推論結果。評估該結果以決定該模型是否滿足一條件，若該模型不符合指定的標準，則重復迭代程序中的采樣、訓練、推論和檢查結果的循環STIR循環，直到滿足標準為止。提供如本文所述的方法所訓練的一分類引擎。

本發明授權使用相異訓練源訓練分類模型及應用其的推論引擎在權利要求書中公布了：1.一種用以使用多個對象的一訓練數據集S產生一分類模型以將這些對象分類為多個類別的方法，該訓練數據集S中的這些對象包括在集成電路制造過程中的集成電路組件上的缺陷的影像，該缺陷包括多個類別的缺陷，所述方法包括一或多個編程的計算器：對于一索引i=1，獲取一第一訓練子集STi，該第一訓練子集包括該訓練數據集中的部分的這些對象；使用該第一訓練子集STi訓練一第一模型Mi；使用該第一模型Mi對該訓練數據集中不包括該第一訓練子集STi的一第一評估子集SEi進行分類，并在該第一評估子集SEi中識別分類錯誤的這些對象的一錯誤子集ERi；a遞增該索引i，并獲取一另一訓練子集STi，該另一訓練子集STi包括該錯誤子集ERi-1中的部分的這些對象；b使用該訓練子集STi的組合訓練一模型Mi，其中i為1至i；c使用該模型Mi對該訓練數據集S中不包括該訓練子集STi的一評估子集SEi進行分類，其中i為1至i，并在該評估子集SEi中識別分類錯誤的這些對象中的一錯誤子集ERi；以及d評估該錯誤子集ERi以預估該模型Mi的一效能，以及若該效能滿足一條件，則儲存該模型Mi，及若效能不滿足該條件，則重復步驟a至d，其中獲取i1的該另一訓練子集STi，該另一訓練子集STi包括該錯誤子集ER（i-1）中部份的這些對象的步驟中，包括：對于這些類別中的一給定類別，在該錯誤子集中分類錯誤的這些對象的數量少于一最小數量M時，將i=i-2至1的一個或多個該錯誤子集ER（i）中的這些對象相加，以增加該訓練子集中的該給定類別的這些對象的數量。

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