Изобретение относится к вычислительным системам, основанным на биологических моделях, а именно к обучению глубоких нейронных сетей на основе распределений попарных мер схожести. Технический результат - повышение точности обучения и уменьшение временных затрат для настройки параметров обучения глубоких представлений входных данных.