<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Stil von Illustratoren.</hi> In Vorarbeiten haben wir gezeigt, dass sich CNN-Repräsentationen auch zur Beschreibung grafischer Literatur wie Comics, Graphic Novels etc. eignen (Laubrock, Hohenstein and Kümmerer 2018). <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Welche Repräsentationen sind nun aber charakteristisch für den Stil von Illustratoren?</hi> Dieser Frage gehen wir in der vorliegenden Untersuchung nach. Wir nutzen dazu das Xception-Netzwerk (Chollet 2016), das deutlich effizienter ist als VGG und bei weniger Parametern typischerweise eine bessere Klassifikationsleistung erbringt. Als „Signatur“ eines Zeichners extrahieren wir das Muster der mittleren Antwortstärke über verschiedene Filter. Diese benutzen wir als Prädiktor für eine Illustrator-Klassifikation. Experimentell variieren wir dabei, aus welchen Ebenen des Netzwerks Filter zu Klassifikation genutzt werden. Die Güte der Klassifikation als Funktion der benutzten Filter dient zur Abschätzung dafür, wie relevant auf einer bestimmten Hierarchieebene repräsentierte Merkmale für den Individualstil sind. Zusätzlich berechnen wir eine Ähnlichkeitsmatrix basierend auf den CNN-Aktivierungen als Grundlage für eine bildbasierte Suche.