Die Klassifizierung von Mustern stellt für Maschinen immer noch ein Problem dar. Mit der Einführung des Begriffs “Deep Learning” 2006, wurde der schon für fast tot erklärte Zweig der Neuronalen Netze des Fachbereichs Maschinelles Lernen wieder entdeckt. Dabei wurden speziell in den letzten fünf Jahren große Erfolge mit Faltungs- netzen erzielt. Faltungsnetze zählen zu den “Deep neural networks” und basieren auf Techniken der digitalen Signalverarbeitung. In die- ser Arbeit werden verschiedene Faltungsnetzwerke erstellt und auf ihre Fähigkeiten zu klassifizieren und zu generalisieren überprüft. Bei den zu klassifizierenden Daten handelt es sich um Bilder von Shop-Webseiten, diese sollen in die Kategorien Produktdetailseiten und Nicht-Produktdetailseiten eingeteilt werden. Dabei wird auf Al- gorithmen und Techniken zurückgegriffen, die in Modellen Verwen- dung finden die als State of the Art gelten.
