GhostNet网络模型中都有什么模块

GhostNet是一种轻量级的神经网络模型，其中包含以下模块：

1. GhostModule：GhostModule是GhostNet的核心模块，它采用低成本的方式实现了通道分离和通道重组，从而显著减少了模型参数和计算量。

2. GhostBottleneck：GhostBottleneck是GhostNet的基本构建块，它由两个GhostModule和一个shortcut组成，用于构建深度网络。

3. GhostGroupConv：GhostGroupConv是一种基于分组卷积的模块，它将输入数据分成多个组，并对每个组进行卷积操作，最终将结果合并在一起。

4. GhostDWConv：GhostDWConv是一种基于深度可分离卷积的模块，它将卷积操作分为深度卷积和逐点卷积两个步骤，从而降低了计算量和模型大小。

5. GhostClassifier：GhostClassifier是GhostNet的分类器模块，它由全局平均池化和全连接层组成，用于将网络的输出转换为类别概率分布。

这些模块通过组合和堆叠，形成了GhostNet的整个网络结构。