Denn während das Modell erfreuliche Ergebnisse bei Malern mit zahlreichen bekannten Werken und häufig verwendeten Labeln wie Augen und Händen liefert, werden auch die Grenzen und Gefahren schnell deutlich: Erstens bleibt der Mensch dem neuronalen Netz dort überlegen, wo nur wenige Werke bekannt oder wo diese sehr heterogen sind. Schließlich reichten John D. Beazley zuweilen nur zwei Vasenbilder, um einen Maler zu identifizieren (z.B. Beazley 1963, 21). Das ist eine Datenlage, auf der Supervised Machine Learning Verfahren aktuell noch keine befriedigenden Lösungen liefern können. Zweitens besteht noch Unklarheit darüber, ob nicht stärkere Eigenschaften des Bildes, wie etwa Zeit-, Gattungs-, oder Gefäßstil trotz Bildausschnitten zu einem unerwünschten Bias im Training führen und so den Erkenntnissen über den persönlichen Stil der Maler im Weg stehen könnten. Dies soll in unseren Daten mithilfe strukturierter Analysemöglichkeiten problematisiert werden können.