Cet article présente une nouvelle méthode de recherche d'architecture neuronale (NAS) à zéro coup pour la conception automatique d'architectures de réseaux neuronaux. Afin de surmonter les limites des méthodes NAS à zéro coup existantes en termes d'efficacité, de stabilité et de généralité, nous proposons un nouveau proxy sans apprentissage appelé corrélation pondérée des réponses (WRCor). WRCor utilise la matrice des coefficients de corrélation des réponses à différents échantillons d'entrée pour calculer un score proxy pour la structure estimée, mesurant ainsi son expressivité et ses performances de généralisation. Les résultats expérimentaux démontrent que WRCor et le proxy basé sur le vote sont des stratégies d'estimation plus efficaces que les proxys existants et, lorsqu'ils sont combinés à diverses stratégies de recherche, surpassent les algorithmes NAS existants. Sur le jeu de données ImageNet-1k, nous avons découvert une structure qui atteint un taux d'erreur de test de 22,1 % en 4 heures GPU. Le code source est accessible au public.
