本研究探讨算法决策导致的数据分布变化，并提出新视角进行建模。通过理解转变算子，开发了高效的梯度估计方法，提升了学习策略的效率和可扩展性。研究表明，准确模型部署时分类难度增加，并与对抗性强健分类相关。