魯大師ai評(píng)測(cè)蘋果版是專門針對(duì)手機(jī)AI芯片進(jìn)行評(píng)測(cè)的一款應(yīng)用，使用了五種神級(jí)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，包括RDN、Resnet50、Deeplabv3、Facenet、Bert模型，通過手機(jī)分別面進(jìn)行超分辨率、物體識(shí)別、背景虛化、人臉識(shí)別、閱讀理解任務(wù)進(jìn)行圖片內(nèi)容識(shí)別測(cè)試。所有的設(shè)備都需要各自完成同樣的100張標(biāo)準(zhǔn)圖片識(shí)別任務(wù)，提取出概率值top5的答案，從而獲取答案以及完成測(cè)試的時(shí)間，以識(shí)別效率和準(zhǔn)確度判斷手機(jī)的AI性能，最終給出相應(yīng)的測(cè)試評(píng)分。

值得一提的是，一般測(cè)試的標(biāo)準(zhǔn)都是完成測(cè)試速度越快的芯片，得分越高，但是沒有考慮其正確率，所得到的的結(jié)果缺少一定的客觀性，但是魯大師ai評(píng)測(cè)引入先進(jìn)的“CLEVER AI”技術(shù)，將測(cè)試獲取答案準(zhǔn)確率與時(shí)間成績(jī)相互關(guān)聯(lián)，正確率過低，最終成績(jī)會(huì)相對(duì)降低，即速度再快，準(zhǔn)確率不足得分會(huì)大幅度下降，如此一來只有速度又快又準(zhǔn)確地通過測(cè)試才能獲得高分，為用戶提供有意義的參考分?jǐn)?shù)。

魯大師ai評(píng)測(cè)怎么用？

1、打開魯大師ai評(píng)測(cè)ios版，進(jìn)入應(yīng)用主界面，可看到當(dāng)前【手機(jī)型號(hào)】和【測(cè)評(píng)排行榜】，選擇【前往測(cè)評(píng)】選項(xiàng)，

2、進(jìn)入【魯大師AI評(píng)測(cè)】界面，選擇下方【開始評(píng)測(cè)】選項(xiàng)，

3、等待系統(tǒng)依次進(jìn)行【超分辨率】、【人臉識(shí)別】、【背景虛化】、【物體識(shí)別】、【閱讀理解】的評(píng)測(cè)，

4、評(píng)測(cè)結(jié)束，可看到最終的得分以及排行，可選擇【重新評(píng)測(cè)】或者【炫耀一下】，以上就是魯大師ai評(píng)測(cè)的使用方法了。

魯大師ai評(píng)測(cè)有什么用？

1、魯大師現(xiàn)階段的評(píng)測(cè)是主要就干了一件事，做了AI處理器的圖片識(shí)別，它使用目前較為常用的三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)InceptionV3、ResNet34、VGG16的特定算法，機(jī)器識(shí)別圖片內(nèi)容，按照概率高低輸出可能的結(jié)果列表；

2、通過識(shí)別效率來判斷手機(jī)AI性能，進(jìn)而給出行測(cè)試評(píng)分；

3、手機(jī)需要AI專供于復(fù)雜數(shù)據(jù)排序算法，從而增強(qiáng)音頻、圖像和語音處理能力，提升人類活動(dòng)的預(yù)測(cè)，加速數(shù)據(jù)庫各項(xiàng)功能，不能說做到百分百公正，但絕不失為一個(gè)有力的參考。它甚至?xí)酱俑嗟膹S商，以更真實(shí)高效的辦法，為用戶服務(wù)，提供真正有價(jià)值的AI技術(shù)。

軟件亮點(diǎn)

【鑒別真?zhèn)巍?/p>

多達(dá)15項(xiàng)檢測(cè)指標(biāo)，一鍵快速鑒別手機(jī)真?zhèn)巍?/p>

【溫度監(jiān)控】

實(shí)時(shí)記錄手機(jī)處理器的使用率、溫度等核心指標(biāo)，方便您隨時(shí)關(guān)注手機(jī)狀態(tài)。

【硬件配置】

從CPU、GPU、屏幕刷新率到內(nèi)存、閃存，全面的硬件配置全面展示，讓你購(gòu)機(jī)不吃虧。

【功能測(cè)試】

包括AI測(cè)試，瀏覽器流暢性與兼容性，檢測(cè)屏幕顯示細(xì)膩度、支持觸控點(diǎn)更多獨(dú)立測(cè)試項(xiàng)，不斷增加中。

軟件優(yōu)勢(shì)

1、ResNet 34（殘差網(wǎng)絡(luò)）

微軟的殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet）與傳統(tǒng)的順序網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)（如AlexNet、OverFeat和VGG）不同，其加入了y=x層(恒等映射層)，可以讓網(wǎng)絡(luò)在深度增加情況下卻不退化。ResNet架構(gòu)已經(jīng)成為一項(xiàng)有意義的模型，其可以通過使用殘差模塊和常規(guī)SGD來訓(xùn)練非常深的網(wǎng)絡(luò)。魯大師AI測(cè)試設(shè)置了34層的深度；

2、Inception V3

Inception V3是Google開發(fā)的一個(gè)開源神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這種架構(gòu)先前叫GoogLeNet，現(xiàn)在簡(jiǎn)單地被稱為Inception vN，Keras庫中的Inception V3架構(gòu)提出了對(duì)Inception模塊的更新，進(jìn)一步提高了ImageNet分類效果。用了Inception之后整個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的寬度和深度都可擴(kuò)大，能夠帶來2-3倍的性能提升；

3、VGG16

VGGNet由牛津大學(xué)的視覺幾何組（Visual Geometry Group）提出，VGG模型結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單有效, 前幾層僅使用3×3卷積核來增加網(wǎng)絡(luò)深度，增加網(wǎng)絡(luò)深度可以有效提升模型的效果。比較起ALEXNET, VGG對(duì)圖片有更精確的估值以及更省空間，而且VGGNet對(duì)其他數(shù)據(jù)集具有很好的泛化能力；

魯大師ai評(píng)測(cè)軟件說明

一、inception v3、resnet34、vgg16三種網(wǎng)絡(luò)，各自完成同樣的100張標(biāo)準(zhǔn)圖片識(shí)別任務(wù)，獲取概率值top5的答案，獲取答案以及完成測(cè)試的時(shí)間。

二、完成測(cè)試答案正確率越高，得分越高。

三、完成測(cè)試速度越快，得分越高。

四、測(cè)試獲取答案正確率與時(shí)間成績(jī)相互關(guān)聯(lián)，正確率過低，最終成績(jī)會(huì)相對(duì)降低。即速度再快，準(zhǔn)確率不足得分會(huì)大幅下降。完成測(cè)試又快又準(zhǔn)即為“clever ai”。