他の活性化関数を組み合わせることで、ニューロン数をさらに削減できる可能性はあります。特に、提案手法で使用されているEUAFに加えて、他のスーパ表現活性化関数を利用することで、ネットワークの表現力を高めつつ、必要なニューロン数を減少させることができるかもしれません。例えば、異なる特性を持つ活性化関数を組み合わせることで、特定の関数クラスに対する近似精度を向上させることができる可能性があります。これにより、従来のアプローチよりも少ないニューロンで高い精度を達成することが期待されます。今後の研究では、これらの活性化関数の組み合わせがどのようにネットワークの性能に影響を与えるかを実験的に検証することが重要です。