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Cha、Sooyoung；贞、色顺；哦，哈乔

学习从大型代码库中选择扩大阈值的策略。 （英语） Zbl 1483.68094号

Igarashi，Atsushi（编辑），《编程语言和系统》。2016年11月21日至23日，第14届亚洲研讨会，2016年APLAS，越南河内。诉讼程序。查姆：斯普林格。莱克特。票据计算。科学。10017, 25-41 (2016).
小结：在数值静态分析中，加宽阈值技术对于提高分析精度至关重要，但盲目使用该技术往往会显著降低分析速度。理想情况下，分析应该只在受益时应用该技术，仔细选择有助于最终精度的阈值。然而，找到合适的加宽阈值并非易事，现有的句法启发式往往会产生次优结果。在本文中，我们提出了一种方法，该方法可以自动学习从给定的代码库中选择加宽阈值的好策略。我们的方法的一个显著特点是，只需分析一次代码库中的每个程序，就可以学习一个好的策略，这允许使用大型代码库作为训练数据。我们使用一个静态分析器对我们的技术进行了评估，用于完整的C和100个开源基准测试。实验结果表明，学习的拓宽策略具有很高的成本效益；它实现了84%的全精度，而基线分析成本仅增加了1.4倍。我们的学习算法能够比以前的贝叶斯优化方法快26倍。
有关整个系列，请参见[Zbl 1347.68009号].

MSC公司：

68N99型 软件理论
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

软件：

阿斯特里；麻雀
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\textit{S.Cha}等人，Lect。票据计算。科学。10017，25-41（2016；Zbl 1483.68094）
全文： 内政部

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