Da es in EGRAPHSEN explizit um Stilanalyse geht, ist die Verwendung von low-level-features zu banal. Die Experimente im Projekt haben unterschiedliche trainierte Modelle ergeben, die genutzt werden können, um Features zu extrahieren und zu visualisieren. Diese Features könnten zwar auch für ein Content Based Image Retrieval verwendet werden, jedoch ist für EGRAPHSEN eine derartige Funktionalität aus verschiedenen Gründen nicht vorgesehen. Im Projekt ist das Ausmaß der experimentellen Abstraktion durch das CNN sehr deutlich geworden: Noch mehr als bei Zuweisungen durch Archäolog:innen ist die Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse stark mit einer Interpretation dieser verbunden. Das führt zu spannenden Erkenntnissen über die Methode der Malerzuweisung und über die Funktion neuronaler Netze als solche, würde eine Datenbank in ihrer Funktionalität jedoch zu stark mit einer Subjektivität färben, die nicht mehr nachvollziehbar sein kann. Statt also die Ergebnisse der Experimente in der Datenbank funktional zu nutzen, soll sie ihnen gegenüberstehen und zur weiteren Forschung, Verifizierung und Vertiefung der methodischen Reflexionen dienen – insbesondere dort, wo die Verfahren des maschinellen Lernens derzeit an ihre Grenzen kommen. Auf der einen Seite steht also die Analyse der Maler und ihrer Beziehungen zueinander mithilfe eines CNNs, und auf der anderen Seite eine Anwendung zur Nachvollziehbarkeit dieser Ergebnisse und Vertiefung der Forschung durch menschliche Expert:innen.