Beim Training eines Convolutional Neural Network (CNN) entstehen große Datenmengen: Annotationen, vorverarbeitete Bilder, Merkmalsvektoren, Meta- und Paradaten. In unserem Projekt streben wir an, diese Daten auf eine Art und Weise zu veröffentlichen, die einen forschungsorientierten und methodenkritischen Zugang erlauben. Das Konzept dieser Veröffentlichung in Form einer Datenbank soll im Zentrum dieses Beitrags stehen. Um das Problem zu verdeutlichen, soll zu Beginn der methodische Zugang kurz umrissen werden. Dann soll zunächst die Publikation der Bild- und Metadaten vor dem Hintergrund bestehender Tools der digitalen Kunstgeschichte erläutert werden. Schließlich wird auf die trainierten Modelle eingegangen und besprochen werden, inwiefern diese Verwendung in der Datenbank finden können.