신경망 학습에 단조 변분 부등식을 적용하는 아이디어는 주로 일반화된 선형 모델의 매개변수 추정 문제를 해결하는 데서 시작되었습니다. Juditsky와 Nemirovski의 선행 연구에서 영감을 받아, GLM의 매개변수 추정 문제를 해결하기 위해 원래 비볼록 최적화 문제를 볼록 최적화 문제로 변환하는 방법을 제안했습니다. 이를 통해 성능 보장과 계산 효율적인 절차를 제공할 수 있었습니다. 이 아이디어는 신경망의 각 레이어에서 가중합과 단조 비선형 활성화를 GLM으로 해석할 수 있다는 관찰을 기반으로 신경망 학습에 적용되었습니다.