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摘要 - 在物理验证流中，layout热点检测非常重要。深度神经网络模型已应用于热点检测并取得了巨大的成功。布局可以视为二进制图像。因此，二进制的neu-lal网络（BNN）可以适合热点检测问题。在本文中，我们提出了一个基于BNN的新深度学习档案，以加快热点检测中的神经网络。一个新的二进制残留神经网络经过精心设计用于热点检测。ICCAD 2012和2019基准的实验结果表明，我们的体系结构在检测准确性方面优于先前的热点探测器，并且比最佳基于深度学习的解决方案具有8倍的速度。由于基于BNN的模型在计算上是相当有效的，因此可以通过采用集合学习方法来实现良好的权衡。实验结果表明，集成模型比原始速度损失具有更好的热点检测性能。
通过二进制残留神经网络合奏有效的布局热点检测
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