晶圆加工数据的可解释方法、设备、介质及产品

本申请实施例涉及半导体制造工艺技术领域，公开了一种晶圆加工数据的可解释方法、设备、介质及产品。获取FDC系统从机台采集的晶圆加工数据，形成输入数据集；利用深度学习构建的异常检测模型对所述输入数据集进行处理，得到输出数据集；所述输入数据集包括不同组合的输入特征，所述输出数据集为对应所述输入特征的重构误差；通过特征重要度算法，计算各输入特征对所述异常检测模型输出结果的边际影响，并基于所有特征组合的边际变化计算特征重要度；根据所述特征重要度，提供关键工艺参数的可视化解释。可以至少用以解决深度学习模型输出的解析问题。