Für die Modellierung des Materials nutzen wir die Architektur VGG der Visual Geometry Group in Oxford (Simonyan & Zisserman, 2014), insbesondere VGG-16 und VGG-19. Diese Wahl ist motiviert durch die Einfachheit der Architektur, die die Interpretation der Gewichte erleichtert. Das zugrundeliegende Netzwerk lässt sich aber prinzipiell austauschen; andere Architekturen wie ResNet (He et al., 2015) oder Inception (Szegedy et al., 2015) sind denkbar und sollten ähnlich gute Ergebnisse liefern. Für die Vorhersage der Aufmerksamkeitsverteilung der Leser nutzen wir die Architektur Deep Gaze II (Kümmer et al., 2016). Deep Gaze II ist ein neuronales Netz, das auf VGG-19 aufsetzt und die Antwort einiger dessen Schichten nutzt, um "empirische Salienz" vorherzusagen. Empirische Salienz ist operationalisiert durch Messung von Mauspositionen beim Aufdecken eines verschwommenen Bildes bzw. Messung von Blickbewegungsdaten beim Betrachten von Fotos natürlicher Szenen. Die Fotos sind andere, als die für das Training von VGG-19 benutzten. Man beachte, dass sowohl VGG-19 als auch Deep Gaze II auf Fotos trainiert wurden, also nie Graphic Novels gesehen haben. Da sie jedoch Merkmale und Gewichte herausgebildet haben, die für die Interpretation (von Bildern) der menschlichen Umwelt nützlich sind, kann man vermuten, dass sie sich auch für die Analyse von Zeichnungen eignen. Zwar sind Zeichnungen Abstraktionen, haben aber als solche einen Bezug zur visuellen (Photo-)Realität.