Zitat: „Eine Aktivierungsfunktion ist nicht nur mathematischer Schmuck; sie ist die Schaltstation, die lineare Summen in erkennbare Muster verwandelt und damit aus einer Ansammlung von Gewichten ein tatsächliches Modell macht. Durch ihre Nichtlinearität ermöglichen Aktivierungen, dass Netze komplexe, verschachtelte Entscheidungsgrenzen lernen — doch ihre Form entscheidet über Konvergenz, Stabilität und Interpretierbarkeit: glatte, differenzierbare Funktionen erleichtern Optimierung durch Gradienten, sparsame oder breit-taillierte Formen fördern Robustheit oder Repräsentationsdichte, und saturierende Bereiche können den Informationsfluss dämpfen oder gänzlich blockieren. Die Wahl der Aktivierung ist stets ein Kompromiss zwischen Modellkapazität, numerischer Stabilität und Effizienz; sie sollte als Design-Parameter verstanden werden, der eng mit Architektur, Aufgabenstellung und Datenprofil abgestimmt werden muss.“
