Da durch Sammlungspraxis der Gedächtnisinstitutionen (Sammelwürdigkeit, geographischer Schwerpunkt) und Zugänglichkeit des Materials (Lizenzierung, Grad der Sammlungsdigitalisierung) die Verteilung der Artefakte nach Klassen unbalanciert ist (Abb. 1), haben wir die Klassengewichte dementsprechend angepasst (seltene Klassen werden höher gewichtet als häufig vorkommende Klassen (Johnson, Khoshgoftaar 2019: 27). Um eine Situation zu vermeiden, in der ein Machine Learning Modell derart an ein Eingabedaten-Set angepasst wird, dass es darin scheitert, auf ähnlichen Daten zu generalisieren (Overfitting), wurde die übliche Early-Stopping-Methode verwendet.