本研究提出了一种新颖的$(eta, eta)$-稀疏性概念，以提升群体分布鲁棒优化（GDRO）的模型有效性。通过创新算法，改善了抽样复杂度，使其对组数$K$的线性依赖转变为对较小的$eta$的线性依赖，从而显著提高了模型效率，并展示了一种自适应算法以适应最佳稀疏性条件。