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在大型軟件項目的開發與維護中，從大量的代碼文件中定位軟件缺陷費時、費力，有效地進行軟件缺陷自動定位。將能極大地降低開發成本．軟件缺陷報告通常包含了大量未發覺的軟件缺陷的信息。精確地尋找與缺陷報告相關聯的代碼文件。對于降低維護成本具有重要意義，目前，已有一些基于深度神經網絡的缺陷定位技術相對于傳統方法，其效果有所提升，但相關工作大多關注網絡結構的設計，缺乏對訓練過程中損失函數的研究，而損失函數對于預測任務的性能會有極大的影響．在此背景下，提出了代價敏感的間隔分布優化（cost-sensitive margin distribution optimization，簡稱CSMDO）損失函數，并將代價敏感的間隔分布優化層應用到深度卷積神經網絡中，能夠良好地處理軟件缺陷數據的不平衡性。進一步提高缺陷定位的準確度。
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