Da der Trainingsprozess von CNN-Modellen eigentlich einen weitaus größeren Trainingsdatensatz erfordert (Sheykhmousa et al. 2020, 6309), wurde versucht, die Performanz der Modelle durch Transferlernen zu verbessern. Dabei werden an großen Datensätzen vortrainierte Modelle an wenige annotierte Daten einer neuen Domäne angepasst ( <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Fine Tuning</hi>, vgl. Boumaraf et al. 2021, 3). Im vorliegenden Projekt wurde das am umfassenden Bilddatensatz <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">ImageNet</hi> trainierte Modell VGG16 (Swasono, Tjandrasa und Fathicah 2019, 178) als Grundlage verwendet, da auf diesem Modlel basierende Transferlernprozesse in der Vergangenheit in verschiedenen Domänen die Klassifikationsergebnisse verbessern konnten (Boumaraf et al. 2021, 23; Dubey und Jain 2020, 5; Swasono, Tjandrasa und Fathicah 2019, 179-181). Für das hier vorgestellte Projekt wurden die letzten vier <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Dense Layers</hi> aus der Netzwerkarchitektur entfernt und durch ein weiteres <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Pooling Layer</hi>, ein <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Dense Layer</hi>, ein <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Dropout Layer</hi> (Dropout-Rate 50%) und ein abschließendes <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Dense Layer</hi> zur finalen Klassenvorhersage (Aktivierungsfunktion Sigmoid) ersetzt. Nur die Gewichte dieser äußeren Schichten wurden während des <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Fine Tunings</hi> (Adaption an den Instagram-Bilddatensatz) neu trainiert, die vortrainierten Gewichte der tieferen Schichten werden beibehalten.