20260518-morning:新增内容

concepts/zero-cost-proxies.md

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+title: "Zero-Cost Proxies (ZCP)"
+created: 2026-05-15
+updated: 2026-05-15
+type: concept
+tags: [machine-learning, neural-architecture-search, efficiency]
+sources: [raw/papers/zeng-neurida-2025.md]
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+# Zero-Cost Proxies (ZCP)
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+**Zero-Cost Proxies** 是源自 Neural Architecture Search (NAS) 的技术，在**不进行完整训练的情况下**估计模型在给定任务上的性能。
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+## 核心思想
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+在模型初始化阶段通过某些可计算的代用指标（如梯度范数、激活模式、雅可比矩阵特征等）来预测模型的最终性能，成本接近零（无需梯度下降迭代）。
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+## 在 NeurIDA 中的应用
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+[[conditional-model-dispatcher|Conditional Model Dispatcher]] 使用 ZCP 对 [[composable-base-model-architecture|基础模型池]] 中每个候选模型进行快速评分，实现轻量级的模型选择。ZCP 评分的低成本意味着 Dispatcher 可以在几乎不增加延迟的情况下完成模型选择决策。
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+## 关键参考文献
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+- Abdelfattah et al., "Zero-Cost Proxies for Lightweight NAS", ICLR 2021
+- Shu et al., "NASI: Label- and Data-agnostic Neural Architecture Search at Initialization", ICLR 2022
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+## 来源
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+- [[zeng-neurida-2025|NeurIDA 论文]]