Das optimierte Modell erreicht bei den von uns abgefragten Inhalten stark unterschiedliche Genauigkeiten und verbessert die Präzision des vortrainierten Modells nur teilweise. Während die Abfragen nach drei der Hauptklassen – „Tier”, „Pflanze” und „Landschaft” – unter den ersten 1.000 Ergebnissen höhere Präzisionswerte als das zugrundeliegende Modell erzielt (62–95%), verschlechtert das optimierte Modell die Erkennung der Hauptklasse „Landkarte” (72%). Zudem kommen wir bei einzelnen Tierspezies, welche wir nebst den Hauptklassen ebenfalls annotiert haben, zu einem ähnlich heterogenen Ergebnis (vgl. Vignoli et al., 2024). Dies lässt sich zum einen auf die im für das <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Transfer Learning</hi> verwendeten Datensatz stark variierende Anzahl der Beispiele pro Klasse zurückführen (Liu et al., 2023), zum anderen auf die Bildqualität sowie die Platzierung und Prominenz der zu erkennenden Klassen im Bild (Vignoli et al., 2024).