Die in Transkribus trainierten Modelle (Tabelle 1) zeigen gute Ergebnisse. Gerade für Vielschreiber wird trotz vieler unterschiedlicher Hände insbesondere mit HTR+ eine Erkennung unter 8% <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Character Error Rate</hi> erreicht.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="3" target="ftn3" /> Die Erkennung der Wenigschreiber ist dagegen etwas fehlerbehafteter. Alle Modelle wurden “austrainiert”, ohne dass ein problematisches <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Overfitting</hi> beobachtet wurde (Hodel 2020).