背景：NAS 與訓練成本挑戰
Neural Architecture Search（NAS）是自動化設計神經網路架構的利器，卻往往需訓練大量候選模型，消耗大量 GPU 時間與人力成本。根據 arXiv:2507.08841v2（2025）指出，傳統 NAS 在 ImageNet-1k 上若要搜尋到優秀結構，往往需數百到上千 GPU 小時。
零訓練代理：從慣例到創新
為減少訓練開銷，研究社群提出多種零訓練（zero-shot）代理指標，如 SynFlow、Zen-Score、GradNorm 等。這些代理透過權重初始狀態下的結構特性，估算潛在表現。但根據《NeurIPS 2023 Benchmark》報告，現有代理在效能穩定性與跨搜尋空間泛化上仍有限。
WRCor 核心原理與計算方式
Weighted Response Correlation（WRCor）由昆京等人提出，透過多組輸入樣本在中間層的響應向量，計算其 Pearson 相關係數矩陣 R。再依據層間重要性權重 w，得出最終代理分數：
proxy=∑_ℓ w_ℓ⋅∑_{i
實驗比較：效率與準確性優勢
在 NASBench-201 與 MobileNetV3 空間的無訓練代理比較中，WRCor 的 Spearman 排序相關（ρ）平均提升至 0.72，而傳統 SynFlow 及 Zen-Score 僅約 0.45–0.55。此外，透過多代理投票機制（voting proxies），可進一步降低單一代理失靈風險。
佈署建議：容器化與 DevOps 整合
為將 WRCor 整合至 MLOps 流程，可考慮以下步驟：
1. 建置 Docker 映像：安裝 PyTorch 與必要依賴。
2. 撰寫 FastAPI 服務：接受模型結構描述，回傳 WRCor 得分。
3. CI/CD 流程：在程式碼提交後，自動觸發代理評估，並輸出報告至 GitLab Artifacts 或 AWS S3。
實戰守則：企業採用要點
1. 搜尋空間設計：依業務場景挑選 CNN、Transformer 或 MLP-like 架構。
2. 硬體預算：建議以單機 4 卡 GPU 做初步篩選，再使用少量訓練精細調優。
3. 超參數穩定性：對 WRCor 中 w_ℓ 權重進行網格搜尋，可提升代理穩定性。
未來展望：生成式 AI 與 NAS 結合
結合大型語言模型（LLM）生成搜尋空間描述，並用 WRCor 驗證結構優劣，能使 NAS 流程更具自動化與智慧化。此外，LLM 可針對「業務需求→架構要素」撰寫搜尋策略，進一步降低人為設定門檻。
所有實驗程式碼與部署範例請參考原始碼庫：ZSNAS-WRCor。歡迎工程師同好下載並在自有 MLOps 平台中驗證。
