In jüngster Zeit halten nun Methoden der Computer Vision langsamEinzug in die Digital Humanities (Tilton/Arnold 2018). Dabei wird allerdings das volle Potential des Deep Learning nicht ausgeschöpft. Zwar finden Neuronale Netze zur Bilderkennung Anwendung in den Digital Humanities, diese beschränken sich aber oft auf die Nutzung vortrainierter Netze. Hier ergeben sich potentielle Probleme, werden diese Netze doch in der Regel auf einige wenige etablierte Bildkorpora wie etwa Microsofts COCO-Dataset (Common Objects in Context, <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="http://cocodataset.org/#home">http://cocodataset.org</ref>) trainiert. Dabei handelt es sich um Bildmaterial, das vorwiegend aus dem Nordamerika des 21. Jahrhunderts stammt. Für viele kulturwissenschaftliche Fragestellungen, die auf andere Zeiträume und/oder andere Kulturkreise abzielen, ergibt sich daraus ein Bias, der die Ergebnisse verfälschen kann. In solchen Fällen ist dann ein selbst durchgeführtes, zielgerichtetes Training notwendig, das auf die spezifische Fragestellung abgestimmt ist. Ein solches Training neuronaler Netze ist jedoch keineswegs trivial, sondern erfordert eine Menge Vorarbeit, Wissen um grundlegende Trainingsstrategien und vor allem auch Erfahrung im Tweaken der Parameter.