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초록·키워드
소프트웨어 결함 데이터는 비결함 인스턴스의 수가 결함 인스턴스의 수보다 많은 클래스 불균형 문제를 겪는다. 대부분의 기계 학습 방법은 특정 클래스의 인스턴스 비율이 한 클래스로 치우치게 되면 결함 예측 성능에 부정적인 영향을 끼친다. 본 연구에서는 여러 종류의 생성적 적대 신경망 모델 중 소프트웨어 결함 예측에 적합한 모델은 무엇인지 비교한다. 관련 연구에서 적용하지 않았던 생성적 적대 신경망 모델의 적용성 여부를 확인한다. 이미지 생성에 최적화되어 있는 Vanilla-GAN(GAN)과 Conditional GAN ( ... 전체 초록 보기
본문·목차
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