Tabelle 1 zeigt für die verschiedenen Inhaltskategorien, welche Anteile der Daten pro Klasse durch das für diese Kategorie am besten funktionierende Modell korrekt klassifiziert werden konnten. Teilweise erzielten implementierte SVM-Modelle die besten Ergebnisse, die meisten Kategorien ließen sich aber mit einem der CNN-Modelle am besten klassifizieren. Die auf Transferlernen basierenden CNN-Modelle zeigten in allen Fällen bessere Resultate als die CNNs ohne Transferlernen. Auch das Upsampling der unterrepräsentierte(n) Klasse(n) wirkte sich in einigen Fällen positiv auf die Performanz aus.