단조 변분 부등식 기반 신경망 학습은 특히 일부 특수한 경우에서 빠른 수렴과 성능 보장을 제공할 수 있습니다. 이는 특히 단일 레이어 신경망이나 사전 훈련된 모델의 마지막 레이어를 미세 조정하는 경우에 유용할 수 있습니다. 또한, 이 방법은 더 효율적인 미세 조정을 가능하게 하여 사전 훈련된 신경망 모델의 성능을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 대규모 데이터셋에서 사전 훈련된 모델을 활용하는 데 중요한 단계이며, 빠른 수렴과 성능 보장을 통해 이러한 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.