<note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="1" rend="footnote text" xml:id="ftn0"> Das DSM wurde mit einer Vektorgröße von 50, einer Wortfenstergröße von 10 und einer minimalen Wortzahl von fünf erstellt. Als Word2Vec-Modell kam Skipgram (Mikolov, Chen, Corrado, Dean 2013) mit Negative Sampling zum Einsatz.</note> <note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="2" rend="footnote text" xml:id="ftn1"> Das Korpus wurde aus den Sammlungen des Metropolitan Museum, New York, des Victoria & Albert Museum, London, der Wallace Collection, London sowie mehreren zeitgenössischen Musterbüchern zusammengestellt. </note> <note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="3" rend="footnote text" xml:id="ftn2"> Das Netzwerk besteht aus drei Convolutional-Blöcken mit jeweils zwei Convolutional-Layers mit 32/64/64 Filter der Größe 3x3. Nach jedem Block folgt ein Maximum-Pooling-Layer der Größe 2x2 sowie ein Dropout-Layer mit einer Dropoutwahrscheinlichkeit von 0.25. Ein Fully-Connected-Block, bestehend aus zwei Fully-Connected-Layers mit jeweils 256 Knoten, steht im Anschluss sowie nochmals ein Dropout Layer mit 0.5 Dropoutwahrscheinlichkeit. Jeder Convolutional- und Fully-Connected-Layer bis dahin wurde zufällig initialisiert und benutzt ReLU als Aktivierungsfunktion. Der letzte Layer ist ein Fully-Connected-Layer mit 50 Ausgabeknoten und benutzt eine lineare Aktivierungsfunktion. Es ist in den beiden von uns genutzten Frameworks Keras (https://keras.io) und TensorFlow (https://tensorflow.org) implementiert. Beim Training wird der durchschnittliche absolute Fehler durch die Optimierungsfunktion RMSprop minimiert.</note> <note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="4" rend="footnote text" xml:id="ftn3"> Das verwendete CNN unterscheidet sich von dem im Vektor-Experiment verwendeten Netz lediglich durch den letzte Layer, der ein Fully-Connected-Layer mit 28 Ausgabeknoten ist, korrespondierend mit den 28 flachen Labeln, und die Nutzung von softmax als Aktivierungsfunktion.</note>