鲁大师ai评测

手机AI芯片大家应该都知道，从华为麒麟970的NPU，到高通骁龙845集成的XR，AI已经已经成为衡量一部手机是否够“智能”的标准。为此，小编带来鲁大师ai评测软件，这是由鲁大师推出的一款手机AI性能评测工具，这款软件采用的是目前较为常用的三种神经网络InceptionV3、ResNet34、VGG16的特定算法，通过运行过程采集的一些有效标准数据，让机器识别图片内容，识别的结果会按照概率高低输出列表，最终，通过识别效率来判断手机AI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。

鲁大师ai评测软件亮点

1、通过运行过程中采集到的并发、速率、精度等指标评测。

2、正式发布A评测软件Amark，用全新的体系和更严格的标准，来评测一款手机的A性能。从去年开始，A遍地开花。虽然目前A并不成熟，但它未来发展潜力不可限量。

3、手机降温，一键解决手机发热问题

鲁大师ai评测软件优势

1、速度加载，批量夹杂应用运行速度

2、机器识别图片内容，按照概率高低输出可能的结果列表。 

3、测试获取答案正确率与时间成绩相互关联，正确率过低，最终成绩会相对降低。

鲁大师ai评测软件特色

1、验证真假，能为手机识别危险应用

2、完成测试速度越快，得分越高

3、整个应用的操作很方便的，而且无广告，自动识别；

鲁大师ai评测软件内容

ResNet34（残差网络）

微软的残差网络（ResNet）与传统的顺序网络架构（如AlexNet、OverFeat和VGG）不同，其加入了y=x层(恒等映射层)，可以让网络在深度增加情况下却不退化。ResNet架构已经成为一项有意义的模型，其可以通过使用残差模块和常规SGD来训练非常深的网络。鲁大师AI测试设置了34层的深度。

InceptionV3

InceptionV3是Google开发的一个开源神经网络模型。这种架构先前叫GoogLeNet，现在简单地被称为InceptionvN，Keras库中的InceptionV3架构提出了对Inception模块的更新，进一步提高了ImageNet分类效果。用了Inception之后整个网络结构的宽度和深度都可扩大，能够带来2-3倍的性能提升

VGG16

VGGNet由牛津大学的视觉几何组（VisualGeometryGroup）提出，VGG模型结构简单有效,前几层仅使用3×3卷积核来增加网络深度，增加网络深度可以有效提升模型的效果。比较起ALEXNET,VGG对图片有更精确的估值以及更省空间，而且VGGNet对其他数据集具有很好的泛化能力。