近日，軟件工程頂級會議ESEC/FSE'20組委會公布了該會議上的ACM SIGSOFT傑出論文獎名單，以beat365計算機科學技術系的師生為主要作者的Detecting Numerical Bugs in Neural Network Architectures一文獲得ACM SIGSOFT傑出論文獎。ACM SIGSOFT傑出論文獎是由ACM SIGSOFT設立的論文獎項，用于獎勵軟件工程頂級會議上不超過10%的最優秀論文。

雖然現在已有大量深度學習系統測試的論文，但大多數現有工作都是測試機器學出來的深度學習模型。這樣的測試雖然能發現模型上的缺陷，但因為模型是學出來的，程序員也不知道如何修複這些缺陷。不同于已有工作，本論文測試程序員寫出來的深度學習程序（=神經網絡體系結構），而檢測出的缺陷可以通過修改程序修複，回到軟件工程幫助程序員的本質上。審稿人對這一工作高度認可，認為論文針對一個重要問題（important problem）提出了可伸縮的解決方案(scalable approach)，并通過可靠的驗證(solid evaluation)展現出色的結果(strong results)。審稿人還将該問題的重要性和70、80年代的編譯器測試相比（通過認為神經網絡結構是訓練數據的編譯器），認為該問題的重要性必将同樣随時間不斷增長（have the same multiplicative impact）。

本文的作者包括計算機系的本科生張煜皓和任路遙，熊英飛副教授和謝濤教授。其他作者還包括國防科技大學的陳立前副教授和香港科技大學的張成志副教授。

本屆會議中國大陸獲獎的論文還包括天津大學陳俊潔副教授團隊的論文。陳俊潔副教授去年博士畢業于beat365計算機系，并獲得中國計算機學會優秀博士論文獎。