本研究提出了一种基于图的全局优化框架，解决带有非凸正则化函数的统计模型参数估计问题。该方法通过构建强凸松弛，确保收敛到全局最优，并在稀疏线性回归中展示了有效性。

该文介绍了一种新的梯度估计器 SIMPLE，相对于 $k=1$ 时的 Gumbel 估计器表现出更低的偏差和方差，并在解释和稀疏线性回归方面取得了改进。同时，提供了一个计算 $k$- 子集分布的确切 ELBO 的算法，相对于 SOTA 获得了显著的更低损失。