„Die Aktivierungsfunktion ist das Herz jeder neuronalen Schicht: erst durch ihre Nichtlinearität wird ein Netzwerk fähig, komplexe, nichtlineare Zusammenhänge zu modellieren. Ihre Wahl beeinflusst Gradientenfluss, Konvergenzgeschwindigkeit und Robustheit — Sigmoid und Tanh können durch Sättigung Vanishing-Gradient-Probleme verursachen, während ReLU einfache, effiziente Sparsity und schnellen Lernfortschritt bietet, aber Dead-Neuron-Risiken birgt. Moderne Varianten wie Leaky ReLU, ELU, GELU oder Swish balancieren Differenzierbarkeit, Stabilität und Expressivität besser und können Generalisierungs- sowie Trainingsverhalten verbessern. Letztlich ist die optimale Aktivierungsfunktion kein Dogma, sondern eine abwägende Designentscheidung: abhängig von Architektur, Initialisierung, Regularisierung und der konkreten Aufgabenstellung entscheidet sie maßgeblich darüber, ob ein Modell seine Repräsentationskraft tatsächlich entfaltet.“
