本发明属于软件缺陷预测技术领域,具体公开了一种基于代码可视化学习的软件缺陷预测方法,该软件缺陷预测方法包括如下:步骤1.数据收集与标记;步骤2.代码片段可视化表示;步骤3.微调预训练Efficientnet特征提取模型,得到符合源代码特性的缺陷预测模型;步骤4.根据微调后得到的缺陷预测模型,实现对被测源代码缺陷状态的预测。本发明通过将源代码文件中代码片段可视化为图像,以便捕获源文件的语义和结构信息,同时通过微调已经训练好的基于图片的深度学习特征提取模型,来构建一个新的端到端的深度学习缺陷预测模型,摆脱了基于自然语言模型受限于训练词向量表示的限制,提高了软件缺陷预测模型的性能和通用型,合理分配了测试资源,提高了软件质量。
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