論文の概要: DirectDebug: Automated Testing and Debugging of Feature Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.05949v1
- Date: Thu, 11 Feb 2021 11:22:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-12 14:07:37.075916
- Title: DirectDebug: Automated Testing and Debugging of Feature Models
- Title(参考訳): DirectDebug: 機能モデルの自動テストとデバッグ
- Authors: Viet-Man Le and Alexander Felfernig and Mathias Uta and David
Benavides and Jos\'e Galindo and Thi Ngoc Trang Tran
- Abstract要約: 変数モデル(例えば、特徴モデル)は、ソフトウェアアーティファクトの変数と共通性を表現する一般的な方法である。
複雑でしばしば大規模な機能モデルは欠陥になりうる、すなわち、ソフトウェアアーチファクトの期待される変動特性を表現しない。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 55.41644538483948
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Variability models (e.g., feature models) are a common way for the
representation of variabilities and commonalities of software artifacts. Such
models can be translated to a logical representation and thus allow different
operations for quality assurance and other types of model property analysis.
Specifically, complex and often large-scale feature models can become faulty,
i.e., do not represent the expected variability properties of the underlying
software artifact. In this paper, we introduce DirectDebug which is a direct
diagnosis approach to the automated testing and debugging of variability
models. The algorithm helps software engineers by supporting an automated
identification of faulty constraints responsible for an unintended behavior of
a variability model. This approach can significantly decrease development and
maintenance efforts for such models.
- Abstract(参考訳): 変数モデル(例えば、特徴モデル)は、ソフトウェアアーティファクトの変数と共通性を表現する一般的な方法である。
このようなモデルは論理表現に変換できるため、品質保証やその他のモデル特性分析の異なる操作が可能になる。
具体的には、複雑でしばしば大規模な機能モデルが欠陥となる可能性がある、すなわち、ソフトウェアアーチファクトの期待される変動特性を表現していない。
本稿では,可変性モデルの自動テストとデバッグを行うための直接診断手法であるdirectdebugを提案する。
このアルゴリズムは、可変モデルの意図しない振る舞いに責任を持つ欠陥制約の自動識別をサポートすることによって、ソフトウェアエンジニアを支援する。
このアプローチは、そのようなモデルの開発とメンテナンスの労力を大幅に削減できます。
関連論文リスト
- Fine-Tuning Enhances Existing Mechanisms: A Case Study on Entity
Tracking [53.66999416757543]
本研究では,微調整が言語モデルに実装された内部メカニズムに与える影響について検討する。
微調整はモデルの機械的操作を変えるのではなく、強化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-22T18:59:24Z) - Monitoring Machine Learning Models: Online Detection of Relevant
Deviations [0.0]
機械学習モデルは、データ分散やその他の要因の変化によって、時間の経過とともに劣化する可能性がある。
本稿では,関連する変化を検出するための逐次モニタリング手法を提案する。
本研究は, 微ゆらぎと有意義な劣化を区別する実用的な解決法である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-26T18:46:37Z) - Cross Feature Selection to Eliminate Spurious Interactions and Single
Feature Dominance Explainable Boosting Machines [0.0]
解釈性は法的、倫理的、実践的な理由において不可欠である。
高性能モデルは、冗長な特徴と単一機能支配との素早い相互作用に悩まされることがある。
本稿では,これらの課題に対処するための新しいアプローチとして,代替のクロスフィーチャー選択,アンサンブル機能,モデル構成変更手法について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-17T13:47:41Z) - Investigating Ensemble Methods for Model Robustness Improvement of Text
Classifiers [66.36045164286854]
既存のバイアス機能を分析し、すべてのケースに最適なモデルが存在しないことを実証します。
適切なバイアスモデルを選択することで、より洗練されたモデル設計でベースラインよりもロバスト性が得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-28T17:52:10Z) - Switchable Representation Learning Framework with Self-compatibility [50.48336074436792]
自己整合性(SFSC)を考慮した交換可能な表現学習フレームワークを提案する。
SFSCは1つのトレーニングプロセスを通じて、異なる能力を持つ一連の互換性のあるサブモデルを生成する。
SFSCは評価データセット上で最先端のパフォーマンスを達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-16T16:46:32Z) - Indeterminacy in Latent Variable Models: Characterization and Strong
Identifiability [3.959606869996233]
潜在変数モデルの不確定性を解析するための理論的枠組みを構築する。
次に、強く識別可能な潜在変数モデルを特定する方法について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-02T00:01:27Z) - How Faithful is your Synthetic Data? Sample-level Metrics for Evaluating
and Auditing Generative Models [95.8037674226622]
ドメインに依存しない方法で生成モデルの忠実度,多様性,一般化性能を特徴付ける3次元評価指標を提案する。
当社のメトリクスは、精度リコール分析により統計的発散測定を統合し、モデル忠実度と多様性のサンプルおよび分布レベルの診断を可能にします。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-17T18:25:30Z) - Sufficiently Accurate Model Learning for Planning [119.80502738709937]
本稿では,制約付きSufficiently Accurateモデル学習手法を提案する。
これはそのような問題の例を示し、いくつかの近似解がいかに近いかという定理を提示する。
近似解の質は、関数のパラメータ化、損失と制約関数の滑らかさ、モデル学習におけるサンプルの数に依存する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-11T16:27:31Z) - Anomaly detection in Context-aware Feature Models [1.0660480034605242]
文脈認識特徴モデルにおける異常解析を形式化する。
SATソルバへの繰り返し呼び出しに頼ることなく,QBFソルバを用いて異常を検出する方法を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-28T08:59:14Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。