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An Empirical Study of the Imbalance Issue in Software Vulnerability Detection
यह शोधपत्र अनुभवजन्य रूप से इस बात की पुष्टि करता है कि क्लास इम्बैलेंस (class imbalance) डीप लर्निंग-आधारित सॉफ्टवेयर भेद्यता पहचान (software vulnerability detection) में एक मुख्य चुनौती है और यह मूल्यांकन करता है कि विभिन्न इम्बैलेंस न्यूनीकरण रणनीतियाँ (imbalance mitigation strategies) विभिन्न डेटासेट्स और मॉडल्स में प्रिसिजन (precision), रिकॉल (recall) और एफ1-मेज़र (F1-measure) को किस प्रकार अलग-अलग तरह से प्रभावित करती हैं।