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Joint Domain Adaption and Pseudo-Labeling for Cross-Project Defect Prediction 프로젝트 간 결함 예측을 위한 공동 도메인 적응 및 의사 라벨링

Fei WU, Xinhao ZHENG, Ying SUN, Yang GAO, Xiao-Yuan JING

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요약 :

프로젝트 간 결함 예측(CPDP)은 최근 몇 년간 뜨거운 연구 주제입니다. 소스 프로젝트와 대상 프로젝트 간의 일관되지 않은 데이터 분포와 대부분의 대상 인스턴스에 대한 레이블 부족으로 인해 결함 예측이 어려워집니다. 연구자들은 여러 가지 CPDP 방법을 개발했습니다. 그러나 예측 성능은 여전히 ​​개선되어야 합니다. 본 논문에서는 JDAPL(Joint Domain Adaption and Pseudo-Labeling)이라는 새로운 접근 방식을 제안합니다. 네트워크 아키텍처는 소스 및 대상 인스턴스를 공통 하위 공간에 매핑하는 기능 매핑 하위 네트워크와 분류 하위 네트워크 및 보조 분류 하위 네트워크로 구성됩니다. 분류 하위 네트워크는 레이블이 지정된 인스턴스의 레이블 정보를 사용하여 의사 레이블을 생성합니다. 보조 분류 하위 네트워크는 손실 최대화를 통해 분포 차이를 줄이고 레이블이 지정되지 않은 인스턴스에 대한 의사 레이블의 정확도를 향상시키는 방법을 학습합니다. 네트워크 훈련은 적대적 계획에 따라 진행됩니다. AEEEM 및 NASA 데이터 세트의 10개 프로젝트에 대해 광범위한 실험이 수행되었으며 결과는 우리의 접근 방식이 기준선에 비해 더 나은 성능을 달성한다는 것을 나타냅니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E105-D No.2 pp.432-435
발행일
2022/02/01
공개일
2021/11/04
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2021EDL8061
원고의 종류
LETTER
범주
소프트웨어 공학

작성자

Fei WU
  Nanjing University of Posts and Telecommunications
Xinhao ZHENG
  Nanjing University of Posts and Telecommunications
Ying SUN
  Nanjing University of Posts and Telecommunications
Yang GAO
  Nanjing University of Posts and Telecommunications
Xiao-Yuan JING
  Wuhan University

키워드