DARTS可微分搜索架构

DARTS（Differentiable Architecture Search）是一种可微分搜索架构，用于自动搜索神经网络的结构。它通过在离散的搜索空间中进行连续的优化，自动学习网络的拓扑结构和连接方式，以达到更好的性能。

DARTS的核心思想是通过使用参数化的概率分布来表示网络结构，并使用梯度下降算法来优化这些参数。具体而言，DARTS通过在每个节点上引入一组可学习的权重，来表示不同操作（例如卷积、池化等），然后使用这些权重来计算节点输出的加权和。这样就可以将离散的选择问题转化为连续的优化问题，使得网络结构的搜索可以使用梯度信息进行端到端的训练。

在搜索阶段，DARTS通过最小化验证集上的损失函数来选择最佳的操作。然后，在训练阶段，DARTS固定搜索得到的最佳操作，并使用传统的反向传播算法进行模型训练。

DARTS具有高效、可扩展和灵活的特点，能够在多个任务和数据集上进行搜索和优化。它已经在图像分类、目标检测、语义分割等领域取得了显著的性能提升，并成为了自动神经网络设计的重要方法之一。