超越谷歌MobileNet！华为提出端侧神经网络架构GhostNet｜已开源
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同样精度，速度和计算量均少于此前SOTA算法。这就是华为诺亚方舟实验室提出的新型端侧神经网络架构GhostNet。
GhostNet的核心是Ghost模块，与普通卷积神经网络相比，在不更改输出特征图大小的情况下，其所需的参数总数和计算复杂度均已降低，而且即插即用。
在ImageNet分类任务中，GhostNet在各种计算复杂度级别上始终优于其他竞争对手，比如谷歌的MobileNet系列、旷视的ShuffleNet系列、IGCV3、ProxylessNAS、FBNet、MnasNet等等。
关于GhostNet的论文已经被CVPR 2020收录，模型与代码也已经在GitHub上开源。华为诺亚方舟实验室是如何做到的？我们根据作者团队的解读，一一看来。
核心理念：用更少的参数来生成更多特征图
通常情况下，为了保证模型对输入数据有全面的理解，训练好的深度神经网络中，会包含丰富甚至冗余的特征图。
如下图所示，ResNet-50中，将经过第一个残差块处理后的特征图，会有出现很多相似的“特征图对”——它们用相同颜色的框注释。
这样操作，虽然能实现较好的性能，但要更多的计算资源驱动大量的卷积层，来处理这些特征图。
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