Florian Tambon, Foutse Khomh
et Giuliano Antoniol
Article de revue (2024)
Un lien externe est disponible pour ce document
| URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/59712/ |
|---|---|
| Titre de la revue: | ACM Transactions on Software Engineering and Methodology |
| Maison d'édition: | Association for Computing Machinery |
| DOI: | 10.1145/3672457 |
| URL officielle: | https://doi.org/10.1145/3672457 |
| Date du dépôt: | 19 nov. 2024 11:21 |
| Dernière modification: | 27 janv. 2025 11:36 |
| Citer en APA 7: | Tambon, F., Khomh, F., & Antoniol, G. (2024). GIST : Generated Inputs Sets Transferability in Deep Learning. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology. https://doi.org/10.1145/3672457 |
|---|---|
Statistiques
Dimensions
Actions réservées au personnel
|
Afficher document |
