論文の概要: Fine-Grained Assertion-Based Test Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16001v1
• Date: Sun, 24 Mar 2024 04:07:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 20:12:47.728908
• Title: Fine-Grained Assertion-Based Test Selection
• Title（参考訳）: 微粒化アサーションによる試験選択
• Authors: Sijia Gu, Ali Mesbah,
• Abstract要約: 回帰テスト選択技術は、コードの変更によって影響を受けるテストのみを選択することで、テスト実行時間を短縮することを目的としている。 本稿では,文レベルでのテストコードを分析し,テストアサーションを選択の単位として扱うことによって,選択精度を高める新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.9290255098776425
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For large software applications, running the whole test suite after each code change is time- and resource-intensive. Regression test selection techniques aim at reducing test execution time by selecting only the tests that are affected by code changes. However, existing techniques select test entities at coarse granularity levels such as test class, which causes imprecise test selection and executing unaffected tests. We propose a novel approach that increases the selection precision by analyzing test code at statement level and treating test assertions as the unit for selection. We implement our fine-grained test selection approach in a tool called SELERTION and evaluate it by comparing against two state-of-the-art test selection techniques using 11 open-source subjects. Our results show that SELERTION increases selection precision for all the subjects. Our test selection reduces, on average, 63% of the overall test time, making regression testing up to 23% faster than the other techniques. Our results also indicate that subjects with longer test execution time benefit more by our fine-grained selection technique.
• Abstract（参考訳）: 大規模なソフトウェアアプリケーションの場合、各コードの変更後にテストスイート全体を実行するのは時間とリソース集約的です。 回帰テスト選択技術は、コードの変更によって影響を受けるテストのみを選択することで、テスト実行時間を短縮することを目的としている。 しかし、既存の手法では、不正確なテストの選択や影響のないテストの実行を引き起こすテストクラスのような粗い粒度のテストエンティティを選択する。 本稿では,文レベルでのテストコードを分析し,テストアサーションを選択の単位として扱うことによって,選択精度を高める新しい手法を提案する。 我々は、SELERTIONと呼ばれるツールにきめ細かいテスト選択手法を実装し、11のオープンソース被験者を用いて2つの最先端テスト選択手法を比較して評価する。 以上の結果から,SELERTIONは全被験者の選択精度を高めることが示唆された。 私たちのテスト選択は、平均してテスト時間の63%を削減し、回帰テストは他のテクニックよりも23%速くなります。 また, テスト実行時間が長い被験者は, よりきめ細かい選別法により, より有益であることが示唆された。

関連論文リスト

• Do Test and Environmental Complexity Increase Flakiness? An Empirical Study of SAP HANA [47.29324864511411]
  不安定なテストはコードの変更なしにランダムに失敗する。 テストの特徴と,テストのフレキネスに影響を与える可能性のあるテスト環境について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-16T07:52:09Z)
• Precise Error Rates for Computationally Efficient Testing [75.63895690909241]
  本稿では,計算複雑性に着目した単純な対数-単純仮説テストの問題を再考する。 線形スペクトル統計に基づく既存の試験は、I型とII型の誤差率の間の最良のトレードオフ曲線を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-01T04:41:16Z)
• Sequential Kernelized Independence Testing [101.22966794822084]
  我々は、カーネル化依存度にインスパイアされたシーケンシャルなカーネル化独立試験を設計する。 シミュレーションデータと実データの両方にアプローチのパワーを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-14T18:08:42Z)
• Test2Vec: An Execution Trace Embedding for Test Case Prioritization [12.624724734296342]
  テストケースの実行トレースは、自動テストタスクの振る舞いを抽象化するよい代替手段になり得る。 本稿では,テスト実行トレースを潜在空間にマッピングする新しい埋め込み手法Test2Vecを提案する。 結果より,提案したTPは,第1検体の平均正規化ランクを41.80%向上させることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-28T20:38:36Z)
• Hybrid Intelligent Testing in Simulation-Based Verification [0.0]
  数百万のテストは、カバレッジの目標を達成するために必要かもしれない。 カバレッジ指向のテスト選択は、カバレッジフィードバックからバイアステストまで、最も効果的なテストへと学習する。 ノベルティ駆動検証は、以前の刺激とは異なる刺激を識別し、シミュレートすることを学ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-19T13:22:08Z)
• Supervised Learning for Coverage-Directed Test Selection in Simulation-Based Verification [0.0]
  本稿では,自動制約抽出とテスト選択のための新しい手法を提案する。 カバレッジ指向のテスト選択は、カバレッジフィードバックからの教師付き学習に基づいている。 本稿では,手作業による制約記述の低減,効果的なテストの優先順位付け,検証資源の消費の低減,大規模で実生活のハードウェア設計におけるカバレッジ閉鎖の促進について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-17T17:49:30Z)
• UNICON: Combating Label Noise Through Uniform Selection and Contrastive Learning [89.56465237941013]
  UNICONは,高ラベル雑音に対して頑健な,シンプルで効果的なサンプル選択法である。 90%のノイズレートでCIFAR100データセットの最先端データよりも11.4%改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-28T07:36:36Z)
• Automated Support for Unit Test Generation: A Tutorial Book Chapter [21.716667622896193]
  単体テストは、システムの他の部分と独立してテストできる最小のコードセグメントをテストする段階である。 単体テストは通常実行可能なコードとして書かれ、Pythonのpytestのような単体テストフレームワークが提供する形式で書かれる。 本章では,検索に基づく単体テスト生成の概念を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-26T11:13:40Z)
• Test-Agnostic Long-Tailed Recognition by Test-Time Aggregating Diverse Experts with Self-Supervision [85.07855130048951]
  本研究では,テスト非依存型ロングテール認識(test-agnostic long-tailed recognition)と呼ばれる,より実践的なタスク設定について検討する。 本稿では,多種多様な専門家に異なるテスト分布を扱うように訓練するTADE(Test-time Aggregating Diverse Experts)と呼ばれる新しい手法を提案する。 理論的には,提案手法は未知のテストクラス分布をシミュレートできることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-20T04:10:31Z)
• TestRank: Bringing Order into Unlabeled Test Instances for Deep Learning Tasks [14.547623982073475]
  ディープラーニングシステムはテストやデバッグが難しいことで有名です。 テストコスト削減のために、テスト選択を行い、選択した“高品質”バグ修正テストインプットのみをラベル付けすることが不可欠である。 本稿では,未ラベルのテストインスタンスに,バグ検出機能,すなわちTestRankに従って順序を付ける新しいテスト優先順位付け手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-21T03:41:10Z)
• Noisy Adaptive Group Testing using Bayesian Sequential Experimental Design [63.48989885374238]
  病気の感染頻度が低い場合、Dorfman氏は80年前に、人のテストグループは個人でテストするよりも効率が良いことを示した。 本研究の目的は,ノイズの多い環境で動作可能な新しいグループテストアルゴリズムを提案することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-26T23:41:33Z)

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。