鲁大师aI测评appv4.8 最新版

鲁大师人工智能测评是由鲁大师官方推出的一款手ai性能测试软件，用app可以自动测试手机性能，数据精确所有信息详细显示，提供手机性能排名推荐，这是由鲁大师推出的一款手机人工智能性能测评工具，使用的是现在较为常见的三种神经互联网Inception V3、ResNet34、VGG16的特定算法，通过运行过程采集的一些有效标准数据，让机器辨别图片内容，辨别的结果会根据概率高低输出列表，最后，通过辨别效率来判断手机人工智能性能，进而给出行测试评分。一般完成测试答案正确率越高，测试速度越快，得分就越高，欢迎来绿色资源网下载用。

鲁大师人工智能测评介绍

人工智能测评用现在较为常见的三种神经互联网Inception V3、ResNet34、VGG16的特定算法，机器辨别图片内容，根据概率高低输出可能的结果列表。

最后，通过辨别效率来判断手机人工智能性能，进而给出行测试评分。

仅需下载软件，即是否了解手机的人工智能性能。

鲁大师人工智能测评使用详解

1、Inception V3、ResNet34、VGG16三种互联网，各自完成同样的100张标准图片辨别任务，获得概率值TOP5的答案，获得答案与完成测试的时间。

2、完成测试答案正确率越高，得分越高

3、完成测试速度越快，得分越高

4、测试获得答案正确率与时间成绩相互关联，正确率过低，最后成绩会相对减少。即速度再快，准确率不足得分会大幅降低。完成测试又快又准即为“Clever 人工智能”。

科普

Inception V3

Inception V3是谷歌开发的一个开源神经互联网模型。这种构造先前叫GoogLeNet，目前简单地被叫做Inception vN，Keras库中的Inception V3构造提出了对Inception模块的更新，进一步提升了ImageNet分类成效。用了Inception之后整个互联网结构的宽度和深度都可扩大，可以带来2-3倍的性能提高

ResNet 34

Microsoft的残差互联网与传统的顺序互联网构造不同，其加入了y=x层,可以让互联网在深度增加状况下却不退化。ResNet构造已经成为一项有意义的模型，其可以通过用残差模块和常规SGD来练习很深的互联网。鲁大师人工智能测试设置了34层的深度。

VGG16

VGGNet由牛津大学的视觉几何组提出，VGG模型结构简单有效, 前几层仅用3×3卷积核来增加互联网深度，增加互联网深度可以有效提高模型的成效。比较起ALEXNET, VGG对图片有更精准的估值与更省空间，而且VGGNet对其他数据集具备非常不错的泛化能力。

关于人工智能mark的分数体系说明

应该注意的是，人工智能测试与CPU、GPU性能关系不大，在测试手机DSP智能模组当中的人工智能处置器。手机得分高低取决于该芯片中的人工智能模块能力。因此大概发生搭载骁龙845的手机的人工智能性能测试与骁龙660人工智能E的手机相近的状况。这两颗处置器本来有什么区别在于CPU和GPU的逻辑性能，人工智能测试遭到DSP性能影响，传统的跑分在这里并不可以说明哪个更“聪明”。需要SOC厂家的人工智能算法支持来提高成绩。

不同于此前将人工智能性能测评作为一个子项目，本次鲁大师发布的人工智能mark是一款愈加专业和具备针对性的人工智能测评软件。因为用了全新的体系，人工智能mark与之前发布的人工智能性能测评没可比性，分数并没任何的关联，不可以进行横向对比。

记者点评

鲁大师ai测评手机版是一款帮助大伙轻松的进行手机测试，无论是新机还是二手机都可以非常不错的用法这款软件来进行评测，查询手机硬件状况，查询各种设施的用法状况，帮你轻松的计算手机的性能，让大伙在买手机的时候可以更好的进行评测。

更新日志

v4.8更新内容

- 支持新的芯片

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