Diese initialen experimentellen Resultate sind vielversprechend und legen die Vermutung nahe, dass GAN-basierte synthetische Lernbeispiele dabei helfen können, die Erkennung für Wenigschreiber zu verbessern. In einem nächsten Schritt planen wir umfangreichere Experimente, welche darauf abzielen, den Stil von Wenigschreibern zu lernen oder den Stil von Gruppen ähnlicher Schriftbilder. Eine wichtige Fragestellung dabei wird sein, wie viele Lernbeispiele nötig sind, um einen Stil zuverlässig lernen zu können. Anschließend planen wir, ein <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Transfer Learning</hi> durchzuführen, ausgehend von einem gut trainierten Grundsystem für Vielschreiber, welches mit Hilfe der synthetischen Lernbeispiele an die Wenigschreiber angepasst wird.