Hieran schloss sich das Finetuning eines vortrainierten Vision Transformers an. Als Basismodell wurde eine Variante des DeiT-ViT<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="3" target="ftn3" /> verwendet, die im Gegensatz zu kompetitiven Varianten (Touvron 2021) bei hoher Performanz einen höheren Durchsatz erlaubt, was hinsichtlich der oben genannten Datenmenge einen Vorteil bietet. Das Modell trainiert für 20 Epochen mit einer Batchgröße von 16 und einer anfänglichen Lernrate von 5e-6. Angesichts des Ziels, so viele Illustrationen wie möglich zu finden, wurde am Ende die Iteration des Modells gewählt, die den höchsten Recall für relevante Seiten und Cover hatte.