本研究解决了深度学习中长尾分布导致的性能不平衡问题，重点关注神经网络架构设计。提出的长尾差异架构搜索（LT-DARTS）通过优化架构组件和引入等角紧框（ETF）分类器，显著提升了长尾数据的识别效果，实现了优于现有方法的结果，具有重要的实际应用潜力。

本研究提出了一种改进的差分架构搜索算法（Relax DARTS），用于眼动识别。该算法通过独立训练架构参数，提高了搜索和训练效率，并在多个公共数据库上显著提升了识别性能，展示了其在多特征时间分类任务中的适应性。

本研究针对 DARTS 算法的性能崩溃问题，提出了 P-DARTS、sharpDARTS 和 SmoothDARTS 等优化方案，以提高神经网络架构搜索的性能和稳定性。通过正则化方法如 Beta-Decay 和 RC-DARTS，研究表明这些方法能有效提升模型的可迁移性和搜索稳定性，从而实现更优的分类准确性。

本文提出了一种基于DARTS的CNN和LSTM联合结构的语音情感识别模型，实验结果表明该模型在IEMOCAP数据集上的性能优于现有最佳结果。同时，研究探讨了DARTS算法的优化方案及新算法P-DARTS，解决了转移学习问题，并在多个数据集上实现了更好的性能。