魯大師AI評測是由魯大師官方推出的一款手ai性能測試軟件，使用app可以自動測試手機性能，數據精準所有信息詳細顯示，提供手機性能排行榜，這是由魯大師推出的一款手機AI性能評測工具，采用的是目前較為常用的三種神經網絡Inception V3、ResNet34、VGG16的特定算法，通過運行過程采集的一些有效標準數據，讓機器識別圖片內容，識別的結果會按照概率高低輸出列表，最終，通過識別效率來判斷手機AI性能，進而給出行測試評分。一般完成測試答案正確率越高，測試速度越快，得分就越高，歡迎來綠色資源網下載使用。

魯大師AI評測介紹

AI評測使用目前較為常用的三種神經網絡Inception V3、ResNet34、VGG16的特定算法，機器識別圖片內容，按照概率高低輸出可能的結果列表。

最終，通過識別效率來判斷手機AI性能，進而給出行測試評分。

只需下載軟件，即可知道手機的AI性能。

魯大師AI評測使用說明

一、Inception V3、ResNet34、VGG16三種網絡，各自完成同樣的100張標準圖片識別任務，獲取概率值TOP5的答案，獲取答案以及完成測試的時間。

二、完成測試答案正確率越高，得分越高

三、完成測試速度越快，得分越高

四、測試獲取答案正確率與時間成績相互關聯，正確率過低，最終成績會相對降低。即速度再快，準確率不足得分會大幅下降。完成測試又快又準即為“Clever AI”。

科普

Inception V3

Inception V3是Google開發的一個開源神經網絡模型。這種架構先前叫GoogLeNet，現在簡單地被稱為Inception vN，Keras庫中的Inception V3架構提出了對Inception模塊的更新，進一步提高了ImageNet分類效果。用了Inception之后整個網絡結構的寬度和深度都可擴大，能夠帶來2-3倍的性能提升

ResNet 34(殘差網絡)

微軟的殘差網絡(ResNet)與傳統的順序網絡架構(如AlexNet、OverFeat和VGG)不同，其加入了y=x層(恒等映射層),可以讓網絡在深度增加情況下卻不退化。ResNet架構已經成為一項有意義的模型，其可以通過使用殘差模塊和常規SGD來訓練非常深的網絡。魯大師AI測試設置了34層的深度。

VGG16

VGGNet由牛津大學的視覺幾何組(Visual Geometry Group)提出，VGG模型結構簡單有效, 前幾層僅使用3×3卷積核來增加網絡深度，增加網絡深度可以有效提升模型的效果。比較起ALEXNET, VGG對圖片有更精確的估值以及更省空間，而且VGGNet對其他數據集具有很好的泛化能力。

關于AImark的分數體系說明

需要注意的是，AI測試與CPU、GPU性能關系不大，在測試手機DSP智能模組當中的AI處理器。手機得分高低取決于該芯片中的AI模塊能力。因此有可能發生搭載驍龍845的手機的AI性能測試與驍龍660AIE的手機相近的情況。這兩顆處理器本來的區別在于CPU和GPU的邏輯性能，AI測試受到DSP性能影響，傳統的跑分在這里并不能說明誰更“聰明”。需要SOC廠商的AI算法支持來提升成績。

不同于此前將AI性能評測作為一個子項目，本次魯大師發布的AImark是一款更加專業和具有針對性的AI評測軟件。由于使用了全新的體系，AImark與之前發布的AI性能評測沒有可比性，分數并沒有任何的關聯，不能進行橫向對比。

小編點評

魯大師ai評測手機版是一款幫助大家輕松的進行手機檢測，不管是新機還是二手機都可以很好的使用這款軟件來進行測評，查看手機硬件情況，查看各種設備的使用情況，幫助你輕松的計算手機的性能，讓大家在買手機的時候可以更好的進行測評。

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