本發明屬于軟件缺陷預測技術領域,具體公開了一種基于代碼可視化學習的軟件缺陷預測方法,該軟件缺陷預測方法包括如下:步驟1.數據收集與標記;步驟2.代碼片段可視化表示;步驟3.微調預訓練Efficientnet特征提取模型,得到符合源代碼特性的缺陷預測模型;步驟4.根據微調后得到的缺陷預測模型,實現對被測源代碼缺陷狀態的預測。本發明通過將源代碼文件中代碼片段可視化為圖像,以便捕獲源文件的語義和結構信息,同時通過微調已經訓練好的基于圖片的深度學習特征提取模型,來構建一個新的端到端的深度學習缺陷預測模型,擺脫了基于自然語言模型受限于訓練詞向量表示的限制,提高了軟件缺陷預測模型的性能和通用型,合理分配了測試資源,提高了軟件質量。
聲明:
“基于代碼可視化學習的軟件缺陷預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)