GhostNet由华为诺亚方舟实验室在2020年提出，此网络提供了一个全新的Ghost模块，旨在通过廉价操作生成更多的特征图。基于一组原始的特征图，作者应用一系列线性变换，以很小的代价生成许多能从原始特征发掘所需信息的“幻影”特征图（Ghost feature maps）。该Ghost模块即插即用，通过堆叠Ghost模块得出Ghost bottleneck，进而搭建轻量级神经网络——GhostNet。该架构可以在同样精度下，速度和计算量均少于SOTA算法。
如下为MindSpore使用ImageNet2012数据集对GhostNet进行训练的示例。
- 论文: Kai Han, Yunhe Wang, Qi Tian."GhostNet: More Features From Cheap Operations"