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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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