焦耳热不仅会增加焊料凸点的温度，从而增加电迁移速率，还可能在焊料凸点上产生小的温度差，从而导致热迁移。热迁移将在第12章中讨论。焊料接头中另一个非常独特和重要的电迁移行为是它有两个反应界面。图1.16所示为阴极接触界面处电迁移导致的失效的SEM横截面照片，其中额定电流密度约为2×104 A/cm2，试验温度为100℃。图1.16一组由倒装芯片焊料接头阴极处的电流拥挤造成的14μm厚的金属Cu的UBM层溶解导致的电迁移失效SEM照片......
2025-09-29
构建迁移学习模型的方法
【摘要】：为了将VGG-16模型和迁移学习方法相结合来实现纹理图像识别，需要对原有的VGG-16模型结构进行修改，从而构建新的迁移学习模型。首先，因为VGG-16模型前面的5个卷积模块主要用于输入提取的图像特征，并且这些卷积模块的参数已经在大规模ImageNet图像数据集上经过了充分的预训练，已经具备了较好的特征提取能力，所以对这5个卷积模块进行保留，将其作为新构建的迁移学习模型的特征提取器。
为了将VGG-16模型和迁移学习方法相结合来实现纹理图像识别，需要对原有的VGG-16模型结构进行修改，从而构建新的迁移学习模型。由于CNN模型的结构从功能上可分为特征提取和特征分类两个部分，新构建的迁移学习模型也包括两个部分，即特征提取器和分类器。
首先，因为VGG-16模型前面的5个卷积模块主要用于输入提取的图像特征，并且这些卷积模块的参数已经在大规模ImageNet图像数据集上经过了充分的预训练，已经具备了较好的特征提取能力，所以对这5个卷积模块进行保留，将其作为新构建的迁移学习模型的特征提取器。
其次，VGG-16模型最后的三个FC层含有大量的参数，其参数规模占整个VGG-16模型参数规模的大部分比例，如此大规模的参数会带来三个不利的影响：①导致训练和测试时的计算量增大，使训练和测试阶段所需的时间增加，对硬件平台的性能要求更高；②导致CNN模型的体积增大，VGG-16模型的存储体积为528 MB，不方便在嵌入式或便携式设备上安装和使用；③参数规模增大，也会导致模型容易发生过拟合现象。因此，为了缩小CNN模型的参数规模，在本节构建的迁移学习模型中尽量减少FC层的使用次数，仅在最后阶段使用一个FC层将输出端的个数调整为待识别纹理图像的类别个数，并用这个FC层输出当前样本对所有类别的分类得分值。
最后，利用一个Softmax层将FC层输出的分类得分值转换为范围（0， 1）的分类概率值，根据分类概率值的大小，即可判断当前样本所属类别的类别标签。(https://www.chuimin.cn)
综上所述，本节构建的迁移学习模型的结构如表6-1所示。
表6-1 迁移学习模型的结构
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