Die Konvergenz zu neuronalen ODEs kann durch verschiedene Aktivierungsfunktionen beeinflusst werden, da die Aktivierungsfunktionen die Nichtlinearität des Modells bestimmen. In dem vorgestellten Kontext wurde gezeigt, dass die Verwendung von glatten Aktivierungsfunktionen wie GELU zu einer Konvergenz zu neuronalen ODEs führt, während die Verwendung von nicht-glatten Aktivierungsfunktionen wie ReLU zu einer anderen Konvergenz führen kann. Glätte Aktivierungsfunktionen wie GELU ermöglichen eine kontinuierliche und differenzierbare Modellierung, was die Konvergenz zu einer ODE begünstigt. Nicht-glatten Aktivierungsfunktionen wie ReLU können zu diskontinuierlichen Modellen führen, die möglicherweise nicht die Struktur einer ODE beibehalten. Daher ist die Wahl der Aktivierungsfunktion ein wichtiger Faktor für die Konvergenz zu neuronalen ODEs.