DARTS（Differentiable Architecture Search，微分架构搜索）是一种高效的神经网络架构搜索方法，它通过引入可微分技术，将原本离散、复杂的结构搜索问题转化为连续空间中的优化问题，从而显著提升了搜索效率和稳定性。在传统的NAS（Neural Architecture Search，神经网络架构搜索）中，搜索过程往往需要大量计算资源，例如使用强化学习或进化算法进行数万次模型训练，这使得其应用受限于高成本的硬件支持。而DARTS则巧妙地规避了这一问题，为自动化设计高性能神经网络提供了一种更加经济有效的解决方案。
DARTS的核心思想在于将候选操作的权重参数化，并在连续空间中对这些参数进行联合优化。具体来说，DARTS构建了一个包含所有可能操作的“超网络”（Super Network），其中每个节点之间的连接都对应着多个候选操作（如卷积、池化等）。这些操作的权重通过softmax函数进行归一化，形成一种混合操作的概率分布。在训练过程中，不仅优化网络的权重参数，同时也优化各操作的架构参数，最终选择概率最高的操作作为该连接的最优结构。
这种连续松弛的方法让DARTS能够利用梯度下降快速收敛到一个近似最优解，相比传统NAS大大减少了搜索时间。同时，由于整个搜索过程是端到端的，DARTS可以在目标数据集上直接搜索出适合该任务的网络结构，提高了模型的泛化能力。
然而，DARTS也面临一些挑战，例如在搜索后期可能出现的“跳跃连接主导”问题，以及不同操作之间梯度竞争导致的不稳定收敛。为此，后续研究提出了多种改进方案，如基于离散采样的重参数化策略、正则化项引入、以及阶段性增强搜索稳定性的方法，进一步提升了DARTS的实用性和可靠性。
综上所述，DARTS通过将架构搜索问题转化为可微分优化问题，实现了高效、稳定的神经网络结构自动设计，成为当前NAS领域的重要里程碑之一。