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An Empirical Study of Fault Localization Techniques in Deep Learning
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内容提要
本研究探讨了深度神经网络中的故障定位问题，评估了现有的动态与静态分析技术。研究表明，使用单一基准真相会降低故障定位性能，而考虑等效修补措施能显著提升效果。最终，dfd工具在基准测试中表现最佳，平均召回率为0.61，精确率为0.41。
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关键要点
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本研究解决了深度神经网络实施过程中开发者在测试和调试中面临的故障定位问题。
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评估了现有的动态与静态分析技术，并提出了一种新的评估方法。
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使用单一的、特定的基准真相会导致故障定位性能较低。
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考虑等效修补措施能够显著提升故障定位效果。
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dfd工具在基准测试中表现最佳，平均召回率为0.61，精确率为0.41。
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