概念differentiable optimization layers / differentiable optimisation layers
可微优化层
可微优化层是一种将凸优化问题嵌入神经网络作为独立层的技术，输出满足约束的最优解，梯度可通过隐函数定理或KKT条件反向传播，使约束满足步骤可端到端联合训练
时间轴 (近 90 天)
10月17日
可微优化层指把某个优化问题的求解过程本身视为网络中的一层，并要求其输出对输入可微，从而支持端到端反向传播。
待验证50%
10月12日
可微优化层的代表性框架是OptNet和cvxpylayers，它们将凸优化问题作为神经网络的一层，梯度可通过隐函数定理或KKT条件反向传播
待验证50%