A method for training a neuron network using a processor that communicates with a memory includes identifying a signal feature using the neuron network, identifying a feature uncertainty indicator to classify the signal, and a decoder neuron. Reconstruct the signal from features using the network to generate a reconstructed signal, compare the reconstructed signal with the signal to generate a reconstruction error, and reconstruct the uncertainty indicator Combined with the error to generate a rank of the signal for the need for manual labeling, labeling the signal according to the rank to generate a labeled signal, and using the labeled signal, Training a neuron network and a decoder neuron network.メモリと通信するプロセッサを用いてニューロンネットワークをトレーニングする方法は、ニューロンネットワークを用いて信号の特徴を特定することと、信号を分類するために特徴の不確定性指標を特定することと、デコーダーニューロンネットワークを用いて特徴から信号を再構成して、再構成済み信号を生成することと、再構成済み信号を信号と比較して、再構成誤差を生成することと、不確定性指標を再構成誤差と合成して、手作業ラベル付けの必要性に関する信号のランクを生成することと、ランクに従って信号をラベル付けして、ラベル付け済み信号を生成することと、ラベル付け済み信号を用いて、ニューロンネットワーク及びデコーダーニューロンネットワークをトレーニングすることとを含む。
