基於隨機平滑化的微分和梯度估計方法的推廣

本文提出了一種推廣的隨機平滑化框架，用於對不可微分的黑盒函數進行微分和梯度估計，並探討了多種降低梯度估計方差的策略，並在多個機器學習任務中驗證了其有效性。