鲁大师aI评测app

鲁大师【lǔ dà shī】🕝AI评测是【píng cè shì】由鲁大师【lǔ dà shī】🕝官方推出的👲一款手【yī kuǎn shǒu】ai性能测试软件，使用【shǐ yòng】app可以自动测试手机性【shǒu jī xìng】👅能，数据🧢精准所【jīng zhǔn suǒ】有🤣信息详【xìn xī xiáng】🎅细显示【xì xiǎn shì】，提供手机性【shǒu jī xìng】👅能排行【néng pái háng】榜【bǎng】，这是由💐鲁大师【lǔ dà shī】🕝推出的👲一款手【yī kuǎn shǒu】机【jī】🕧AI性能评测工具，采用的是目前【shì mù qián】较为常【jiào wéi cháng】🚡用的三【yòng de sān】种神经🗿网络【wǎng luò】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【jī】🕧器识别【qì shí bié】图【tú】🚔片内容🍌，识别的【shí bié de】结果会按照概率高【gāo】低输出列【shū chū liè】表，最终🤾，通过识别效率🏊来判断手机【jī】🕧AI性能，进而给【jìn ér gěi】出行测试评分【shì píng fèn】。一般完成测试😉答案正确率越高【gāo】🍢，测试速度越快🎬，得分就越高【gāo】🍢，欢迎来国语自产精品【chǎn jīng pǐn】视频在🔷线看下【xiàn kàn xià】🚐载使用【shǐ yòng】😼。

鲁大师AI评测介绍

AI评测使用目前🏢较为常㊙用的三种神经【zhǒng shén jīng】🎁网络Inception V3、ResNet34、VGG16的特定♑算法，机器识【jī qì shí】别图片内容，按照概【àn zhào gài】率高低输出可【shū chū kě】能的结【néng de jié】果列表⏹。

最终，通过识😽别效率【bié xiào lǜ】来判断【lái pàn duàn】🎒手机AI性能🥜，进而给【jìn ér gěi】出行测试评分。

只需下载软件【zǎi ruǎn jiàn】，即可知道手机【dào shǒu jī】🐳的🚗AI性能。

鲁大师AI评测使用说明

一【yī】、Inception V3、ResNet34、VGG16三种网络👀，各自完💁成同样【chéng tóng yàng】的🐴100张标准【zhāng biāo zhǔn】图片识别任务【bié rèn wù】🥛，获取概率值TOP5的答案❗，获取答案以及完成测【wán chéng cè】试的【shì de】🐴时间⚫。

二【èr】🎟、完成测🥟试答案【shì dá àn】正确率越高🎣，得分越【dé fèn yuè】高🎣

三【sān】、完成测试速度越快【yuè kuài】，得分越🦏高🚍

四、测试获【cè shì huò】取答案【qǔ dá àn】👽正确率【zhèng què lǜ】🔜与时间成绩相【chéng jì xiàng】互关联🤪，正确率【zhèng què lǜ】🔜过低【guò dī】，最终成绩会相【jì huì xiàng】对降低。即速度再快，准确率不足得😛分会大📀幅下降。完成测试又快💥又准即为🕦“Clever AI”。

科普

Inception V3

Inception V3是Google开发的🏆一个开源神经【yuán shén jīng】网络模【wǎng luò mó】型。这种架🕧构先前叫GoogLeNet，现在简单地被【dān dì bèi】称为【chēng wéi】🕢Inception vN，Keras库中的Inception V3架构提出了对🍮Inception模块的【mó kuài de】🕗更新🏰，进一步【jìn yī bù】提高了ImageNet分类效果🏮。用了⛴Inception之后整【zhī hòu zhěng】个网络结构的宽度和【kuān dù hé】深度都📘可扩大【kě kuò dà】，能够带🛵来【lái】2-3倍的性能提升

ResNet 34(残差网💳络【luò】)

微软的残差网络【luò】(ResNet)与传统的顺序网络【luò】架构(如AlexNet、OverFeat和🥇VGG)不同🚮，其加入➿了y=x层(恒等映【héng děng yìng】射层),可以让【kě yǐ ràng】网络【luò】在深度增【shēn dù zēng】加情况🕎下却不退化【tuì huà】♿。ResNet架构已经成为【jīng chéng wéi】一项有意义的🥄模型🛏，其可以【qí kě yǐ】😂通过使【tōng guò shǐ】用残差【yòng cán chà】模块和🥇常规SGD来训练💵非常深【fēi cháng shēn】🌷的网络【luò】。鲁大师【lǔ dà shī】🏛AI测试设置了34层的深🖐度【dù】。

VGG16

VGGNet由牛津大学的视觉几🕊何组(Visual Geometry Group)提出，VGG模型结【mó xíng jié】构简单有效【yǒu xiào】, 前几层【qián jǐ céng】仅使用3×3卷积核👒来增加网络深【wǎng luò shēn】度【dù】🖇，增加网络深【wǎng luò shēn】度【dù】🖇可以有效【yǒu xiào】提升💡模型的效果【xiào guǒ】📺。比较起【bǐ jiào qǐ】ALEXNET, VGG对图片【duì tú piàn】有更精🕍确的估值以及🛀更省空【gèng shěng kōng】间，而且【ér qiě】🖇VGGNet对其他数据集具有很💣好的泛📓化能力。

关于AImark的分数体系说明

需要注【xū yào zhù】意的是，AI测试与🧠CPU、GPU性能关【xìng néng guān】🎿系不大，在测试👾手机【shǒu jī】❇DSP智能模组当中【zǔ dāng zhōng】的AI处理器【chù lǐ qì】🏣。手机【shǒu jī】❇得分高低🏎取决于【qǔ jué yú】该芯片中的AI模块能🧛力【lì】🤞。因此有可能发【kě néng fā】生搭载骁龙845的手机【shǒu jī】🌘的AI性能【xìng néng】测😊试与骁龙660AIE的手机【shǒu jī】🌘相近的情况。这两颗【zhè liǎng kē】处理器【chù lǐ qì】🏣本来的【běn lái de】区别在于【yú】CPU和GPU的逻辑【de luó jí】🕺性能【xìng néng】😸，AI测试受【cè shì shòu】到💮DSP性能【xìng néng】😸影响【yǐng xiǎng】，传统的跑分在💃这里并🎞不能说明谁更💫“聪明【cōng míng】”。需要SOC厂商的AI算法支持来提升成绩。

不同于【bú tóng yú】此前将【cǐ qián jiāng】AI性能评⬛测作为一个子项目🈸，本次鲁大师发【dà shī fā】布的AImark是一款✖更加专【gèng jiā zhuān】业和具有针对性的AI评测软🚈件。由于使用了全新的体【xīn de tǐ】🍆系，AImark与之前发布的AI性能评⬛测没有【cè méi yǒu】可比性🍐，分数并【fèn shù bìng】🔖没有任🛂何的关😪联【lián】，不能进【bú néng jìn】行横向【háng héng xiàng】对比🐚。

小编点评

鲁大师ai评测手机版是【jī bǎn shì】一款帮【yī kuǎn bāng】助大家【zhù dà jiā】轻松的【qīng sōng de】进行手【jìn háng shǒu】🐍机检测，不管是新机还是二手机都可🧠以很好【yǐ hěn hǎo】🕤的使用【de shǐ yòng】❣这款软🥛件来进行测评😨，查看手【chá kàn shǒu】机硬件📦情况，查看各【chá kàn gè】种设备🛴的使用【de shǐ yòng】❣情况，帮助你🎃轻松的【qīng sōng de】计算手机的性能【néng】，让大家📺在买手机的时候可以更好的【gèng hǎo de】📫进行测评😨。

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