本研究使用改进的Relax DARTS算法解决眼动生物识别中的网络架构设计问题，通过独立训练架构参数提高了搜索和训练效率，在四个公共数据库上显著提升了识别性能。

通过网络架构设计，我们提出了一种噪声鲁棒聚合模块 Set-Mixer，用于优化模型对噪声损坏的鲁棒性。该模块利用令牌混合技术在所有点之间实现通信，提取几何形状信息，并减弱个别噪声点的影响。同时，通过排序策略处理无序点云结构，引入一致的相对空间信息。实验证明，Set-Mixer 在 3D 识别和感知任务中显著提高了噪声点云数据的模型性能，展示了其在实际应用中改进的潜力。