<note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="footnote text" xml:id="ftn1" n="1"> <hi style="font-size:10pt"> </hi> <ref target="https://www.bullinger-digital.ch/"> <hi rend="color(1155CC)" style="font-size:10pt">https://www.bullinger-digital.ch/</hi> </ref> <hi style="font-size:10pt">.</hi> </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="footnote text" xml:id="ftn2" n="2"> <hi style="font-size:10pt">Stand 1.6.2022.</hi> </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="footnote text" xml:id="ftn3" n="3"> <hi style="font-size:10pt">Character Error Rate wird mit CER abgekürzt und steht für Zeichenfehlerrate.</hi> </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="footnote text" xml:id="ftn4" n="4"> Für den Aufbau des Experiments: Spoto et al. 2022. </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="footnote text" xml:id="ftn5" n="5"> <hi style="font-size:10pt">Warm-up bedeutet, dass zu Beginn des Trainings mit kleinen Lernraten gerechnet wird, um das Modell langsam an die neuen Daten zu gewöhnen.</hi> </note>