TRAINING A CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

A computer implemented methods and apparatus for use in training a convolutional neural network using a training data set. Each item of training data in the training data set comprises numerical data and a corresponding label for the respective numerical data. A method comprises, for each item of training data, converting the numerical data into a matrix, wherein elements in the matrix represent values of features in the numerical data. The method further comprises determining an arrangement for the numerical data in the matrices that decreases a similarity of matrices comprising numerical data with different labels, and/or increases a similarity of matrices comprising numerical data with the same labels, based on one or more measures of entropy. L'invention concerne des procédés et un appareil implémentés par ordinateur destinés à être utilisés dans le cadre de la formation d'un réseau neuronal convolutif à l'aide d'un ensemble de données de formation. Chaque article de données de formation dans l'ensemble de données de formation comprend des données numériques et une étiquette correspondante pour les données numériques respectives. Un procédé comprend, pour chaque article de données de formation, la conversion des données numériques en matrice. Les éléments de la matrice représentent des valeurs de caractéristiques dans les données numériques. Le procédé comprend en outre la détermination d'un agencement des données numériques dans les matrices qui amoindrit une similarité entre des matrices comprenant des données numériques comportant différentes étiquettes et/ou augmente une similarité entre des matrices comprenant des données numériques comportant les mêmes étiquettes, en fonction d'une ou plusieurs mesures d'entropie.