Ghost Bottlenecks

Ghost Bottlenecks是一种用于图像分类任务的网络设计技术。它旨在减少网络中的参数数量和计算量，同时保持较高的性能。

Ghost Bottlenecks的核心思想是引入一种称为"ghost"的中间层。这个中间层是一组相对较小的特征图，其通道数远远小于传统的卷积层输出的通道数。然后，通过将这些"ghost"特征图与一个全连接层进行连接，将其映射到最终的特征图维度上。

通过使用Ghost Bottlenecks，网络可以显著减少参数数量和计算量，因为"ghost"特征图的通道数较少。同时，由于全连接层的存在，网络可以学习到更多的非线性映射，提高了模型的表达能力。

Ghost Bottlenecks的设计可以用于各种深度学习框架和网络结构。你可以在相关的研究论文或开源代码库中找到更详细的实现细节和示例。建议你在搜索引擎或GitHub上查找相关资源以获取更多信息。

相关问题

翻译这段英文，并解释： Deploying convolutional neural networks (CNNs) on em-bedded devices is difficult due to the limited memory and computation resources. The redundancy in feature maps is an important characteristic of those successful CNNs, but has rarely been investigated in neural architecture de-sign. This paper proposes a novel Ghost module to generate more feature maps from cheap operations. Based on a set of intrinsic feature maps, we apply a series of linear transformations with cheap cost to generate many ghost Feature maps that could fully reveal information underlying intrinsic features. The proposed Ghost module can be taken as a plug-and-play component to upgrade existing convo-lutional neural networks. Ghost bottlenecks are designed to stack Ghost modules, and then the lightweight Ghost-Net can be easily established. Experiments conducted on benchmarks demonstrate that the proposed Ghost module is an impressive alternative of convolution layers in baseline models, and our GhostNet can achieve higher recognition performance (e.g. 75.7% top-I accuracy) than MobileNetV3 with similar computational cost on the ImaseNet ILSVRC2012 classification dataset.

部署卷积神经网络（CNN）到嵌入式设备上是困难的，因为这些设备的内存和计算资源有限。特征图中的冗余是成功的CNN的一个重要特征，但在神经结构设计中很少被研究。本文提出了一种新颖的 Ghost 模块，可以通过廉价的操作生成更多的特征图。基于一组固有特征图，我们应用一系列廉价的线性变换来生成许多鬼特征图，这些特征图可以完全揭示固有特征之下的信息。所提出的 Ghost 模块可以作为插件式组件，升级现有的卷积神经网络。Ghost 瓶颈被设计为堆叠 Ghost 模块，然后可以轻松地建立轻量级 Ghost-Net。在基准测试中进行的实验表明，所提出的 Ghost 模块是基线模型中卷积层的一个令人印象深刻的替代品，我们的 GhostNet 在 ImaseNet ILSVRC2012 分类数据集上可以实现比 MobileNetV3 更高的识别性能（例如，75.7% 的 top-I 准确率），并且计算成本类似。

本文提出了一种新的 Ghost 模块，可以生成更多的特征图，以提高卷积神经网络的性能。Ghost 模块可以作为插件式组件，轻松地升级现有的卷积神经网络。GhostNet 通过堆叠 Ghost 模块，可以轻松地建立轻量级神经网络。实验表明，Ghost 模块是卷积层的一个令人印象深刻的替代品，GhostNet 可以实现比 MobileNetV3 更高的识别性能，但计算成本类似。

linear bottlenecks

线性瓶颈是指在系统中存在的瓶颈，它会限制整个系统的性能和效率。这种瓶颈通常是由于某些资源的限制，例如处理器、内存或网络带宽等。当系统中的某个组件达到其最大容量时，它就会成为线性瓶颈，从而限制整个系统的性能。为了解决线性瓶颈问题，需要对系统进行优化和改进，以提高其性能和效率。