【摘要】：在大型軟件項(xiàng)目的開發(fā)與維護(hù)中,從大量的代碼文件中定位軟件缺陷費(fèi)時(shí)、費(fèi)力,有效地進(jìn)行軟件缺陷自動(dòng)定位,將能極大地降低開發(fā)成本.軟件缺陷報(bào)告通常包含了大量未發(fā)覺的軟件缺陷的信息,精確地尋找與缺陷報(bào)告相關(guān)聯(lián)的代碼文件,對于降低維護(hù)成本具有重要意義.目前,已有一些基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺陷定位技術(shù)相對于傳統(tǒng)方法,其效果有所提升,但相關(guān)工作大多關(guān)注網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì),缺乏對訓(xùn)練過程中損失函數(shù)的研究,而損失函數(shù)對于預(yù)測任務(wù)的性能會(huì)有極大的影響.在此背景下,提出了代價(jià)敏感的間隔分布優(yōu)化(cost-sensitive margin distribution optimization,簡稱CSMDO)損失函數(shù),并將代價(jià)敏感的間隔分布優(yōu)化層應(yīng)用到深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,能夠良好地處理軟件缺陷數(shù)據(jù)的不平衡性,進(jìn)一步提高缺陷定位的準(zhǔn)確度.

【相似文獻(xiàn)】

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