静的な無音ストア予測において偽陽性が重要だと主張されていますが、偽陰性も同様に重要ではありませんか？
静的無音ストア予測における偽陰性も非常に重要です。偽陰性が発生する場合、「store-verify」メソッドの効率的な実装チャンスを逃すこととなります。つまり、本来よりも効率的な読み取り・比較操作へ置き換えるチャンスを見逃してしまうことからコスト削減やパフォーマンス向上のポテンシャルが失われます。したがって、MLモデルは高い精度で偽陰性も低く保ちつつ静的無音ストアを正確に予測する必要があります。