본 논문은 신경망 구조 자동 설계를 위한 새로운 제로샷 신경망 구조 탐색(NAS) 방법을 제시합니다. 기존 제로샷 NAS 방법들의 효율성, 안정성, 일반성의 한계를 극복하기 위해, 가중 응답 상관(WRCor)이라는 새로운 훈련 없이 추정할 수 있는 프록시를 제안합니다. WRCor은 서로 다른 입력 샘플에 대한 응답의 상관 계수 행렬을 활용하여 추정된 구조의 프록시 점수를 계산하여, 표현력과 일반화 성능을 측정합니다. 실험 결과, WRCor과 투표 기반 프록시는 기존 프록시보다 효율적인 추정 전략임을 보여주며, 다양한 탐색 전략과 함께 사용되었을 때 기존 NAS 알고리즘을 능가하는 성능을 달성합니다. ImageNet-1k 데이터셋에서 4 GPU 시간 내에 22.1%의 테스트 오류율을 달성하는 구조를 발견했습니다. 소스 코드는 공개적으로 제공됩니다.
