講演抄録/キーワード |
講演名 |
2023-11-18 15:10
深層学習を用いたプログラムの不具合を推論する精度を向上させるための研究 ○小川一彦・中谷多哉子(放送大) KBSE2023-50 SC2023-33 |
抄録 |
(和) |
不具合を起こすプログラムは見た目に特徴を持つ可能性がある.
我々は,プログラムの見た目の画像を用いて教師あり学習した結果のモデルを用いて,プログラムの不具合を推論させた.
このシステムをCNN-BIシステムと呼ぶ.
我々はCNN-BIシステムの精度向上を目指して学習データの作成と学習方法の見直しを行い,推論可能な不具合の種類を検証した. |
(英) |
Experienced developers seem to be able to identify defects in programs created by beginners at a glance.
We applied supervised learning using images of programs to infer program defects.
This system is called CNN-BI systems.
In this paper, we improved the accuracy of CNN-BI system, and verified the types of defects that can be inferred. |
キーワード |
(和) |
深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / プログラムの不具合の推論 / / / / / |
(英) |
deep learning / convolutional nural network / bug inference / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 123, no. 270, KBSE2023-50, pp. 93-98, 2023年11月. |
資料番号 |
KBSE2023-50 |
発行日 |
2023-11-10 (KBSE, SC) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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