校准目标噪声从梯度恢复曲率

提出通过向目标注入零均值噪声且方差校准至局部输出曲率，仅从聚合小批量梯度恢复曲率信息。 该方法无需逐样本梯度或二阶导数，可恢复广义高斯-牛顿矩阵及前馈 ReLU 网络的 Hessian 对角块。 实验显示用于预条件加速优化及早期停止，论文已被 NeurIPS 2026 接收。