RETRAINING TRAINABLE DATA CLASSIFIERS

A method and apparatus is provided for retraining a trainable data classifier (for example, a neutral network). Data provided for retraining the classifier is compared with training data èreviously used to train the classifier, and a measure of the degree of conflict between the new and old training data is calculated. This measure is compared with a predetermined threshold to determine whether the new data should be used in retraining the data classifier. New training data which is found to conflict with earlier data which is found to conflict with earlier data may be further reviewed manually for inclusion. L'invention concerne un procédé et un appareil permettant d'effectuer un réapprentissage pour un classificateur de données présentant une capacité d'apprentissage (par exemple un réseau neuronal). Des données destinées au réapprentissage du classificateur sont comparées avec des données d'apprentissage précédemment utilisées pour effectuer l'apprentissage du classificateur, et une mesure du degré de conflit entre les nouvelles données d'apprentissage et les anciennes données d'apprentissage est calculée. Cette mesure est comparée à un seuil prédéterminé pour déterminer si les nouvelles données doivent être utilisées pour effectuer le réapprentissage du classificateur de données. Les nouvelles données d'apprentissage qui s'avèrent en conflit avec les données précédentes peuvent être révisées plus avant, de manière manuelle, pour une intégration.