本研究提出了一种新的学习框架，解决了平滑提升算法的样本复杂性问题。该框架在光滑分布上进行弱学习，而在统一分布上需要更多样本。这一发现与现有平滑提升的性能相匹配，并提供了对复杂性理论中的Impagliazzo硬核定理的新视角。