本发明公开了一种基于高斯过程和卷积神经网络的多阶段半导体过程虚拟计量方法，包括以下步骤：(1)对待检测的控制过程，采集与待检测变量相关的过程变量传感器的输出信号；(2)对采集的过程变量的信号数据进行预处理，去除异常值；(3)对预处理后的数据进行重新排列并保留数据的阶段信息；(4)所有数据进行特征提取并建立回归模型；(5)保存当前参数权重，计算最终最大后验值，若不满足停止条件，更新参数并重复步骤(4)，直至达到停止条件；(6)保存各层参数值，对新的预测点进行重新计算并获得几何质量的概率分布。利用本发明，能够获取更高精度的虚拟计量结果，并计算预测结果的不确定度，为模型进一步提升提供数值基础。