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inproceedings
ソフトウェア不具合予測への画像分類手法の適用
Abstract

ソフトウェアの品質を確保することはソフトウェア開発において重要である.そして,ソフトウェアの品質を保証するためには,ソフトウェアに含まれる不具合を早期に発見する必要がある.その課題に対し,本研究ではソフトウェアの不具合予測を行うシステムの試作を行なった.本研究では,ソースコードの変更点のテキストデータを画像化し,機械学習の 1 つであるニューラルネットワークを用いて画像分類を行うことで,ソースコードに不具合がふくまれるか否かを分類する手法を提案する.その手法において,全結合ニューラルネットワークと畳み込みニューラルネットワークの 2 種類のモデルを作成し,学習・分類を行なった.その結果,全結合ニューラルネットワークでは,学習が正しく行われなかった.また,畳み込みニューラルネットワークでは,学習は行われたものの過学習となってしまったため,汎化性能がなく,画像分類ができなかった.今後,ネットワークの構成方法などを変更することで,モデルの改良を目指していく.
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