模拟 IC 自动化与主动学习优化引擎
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案例介绍
ML 代理模型：引入 Query-by-Committee 策略，训练 5 个 MLP（多层感知机）模型，通过计算预测方差来评估不确定性。
采集函数：结合归一化方差和距离筛选机制，从 4000 个候选池中挑选最具备“知识增量”的 5 个点送入 SPICE 仿真。
显著成效：仅用 10 轮迭代（SPICE 累计 120 次），独立测试集上的平均 R² 达到 0.9845，相比随机采样，极大节省了仿真算力
采集函数：结合归一化方差和距离筛选机制，从 4000 个候选池中挑选最具备“知识增量”的 5 个点送入 SPICE 仿真。
显著成效：仅用 10 轮迭代（SPICE 累计 120 次），独立测试集上的平均 R² 达到 0.9845，相比随机采样，极大节省了仿真算力
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ML 代理模型：引入 Query-by-Committee 策略，训练 5 个 MLP（多层感知机）模型，通过计算预测方差来评估不确定性。
采集函数：结合归一化方差和距离筛选机制，从 4000 个候选池中挑选最具备“知识增量”的 5 个点送入 SPICE 仿真。
显著成效：仅用 10 轮迭代（SPICE 累计 120 次），独立测试集上的平均 R² 达到 0.9845，相比随机采样，极大节省了仿真算力
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