Neues arXiv: Zusammenhang von Aktivierungs- und Verlustfunktionen
Eine aktuelle Veröffentlichung auf arXiv (2511.05131v1) beleuchtet, wie die Wahl der Aktivierungsfunktion im Ausgangsschicht eines neuronalen Netzwerks eng mit der zu verwendenden Verlustfunktion verknüpft ist. Der Bericht liefert eine mathematische Analyse gängiger Aktivierungen wie linear, Sigmoid, ReLU und Softmax und zeigt klar auf, in welchen Szenarien jede dieser Funktionen sinnvoll eingesetzt wird.
