Drei Begriffe müssen zum Verständnis vorgängig geklärt werden: <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold">Neuronale Netze</hi> stammen aus dem Bereich des maschinellen Lernens und versuchen aufgrund von Trainingsmaterial (Input und gewünschter Output) einen wertenden Algorithmus (ein Netz basierend auf je nach Input unterschiedlich reagierenden Speicherzellen) zu entwickeln (<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">trainieren</hi>), der den gewünschten Ausgaben möglichst nahe kommt (Schöch 2017). <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold">Epochen</hi> meint die Anzahl an Wiederholungen, mit denen ein Netz mit denselben Trainingsdaten zwecks Verbesserung gefüttert wird. Am Ende jeder Epoche wird das Validierungsset durch das Netz erkannt und eruiert, welche Resultate erreicht worden wären. Dadurch entstehen zwei <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold">Kurven</hi> (in den Abbildungen rot für das Validierungsset und blau für das Trainingsset), die Aussagen über die Fähigkeit eines Netzes machen.