Eingangskonvexe neuronale Netzwerke sind spezialisierte Modelle, bei denen die Ausgabefunktion konvex in Bezug auf die Eingabeparameter ist. Diese Eigenschaft führt zu stabileren Optimierungsprozessen und kann die Vorhersagen in Materialsimulationen verbessern.