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오목-볼록 절차(CCCP)는 전역 최적화 및 에너지 함수가 단조롭게 감소하도록 보장된 이산 시간 반복 동적 시스템을 구축하는 방법입니다. 이 절차는 거의 모든 최적화 문제에 적용될 수 있으며, 많은 기존 알고리즘이 이를 통해 해석될 수 있습니다. 특히, 우리는 모든 기대-최대화 알고리즘과 레장드르 최소화 및 변분 경계 알고리즘의 클래스가 CCCP의 관점에서 재표현될 수 있음을 증명합니다. 많은 기존의 신경망 및 평균장 이론 알고리즘도 CCCP의 예시임을 보여줍니다. 일반화된 반복 스케일링 알고리즘과 신크혼 알고리즘도 변수를 변경함으로써 CCCP로 표현될 수 있습니다. CCCP는 기존 최적화 알고리즘의 수렴을 이해하고 증명하는 새로운 방법으로 사용될 수 있으며, 새로운 알고리즘을 생성하는 절차로도 사용될 수 있습니다.
Yuille et al. (수), 이 질문을 연구했습니다.