说到鲁大师，它的鲁老头形象似乎一直根深蒂固，相信很多朋友也都用过鲁大师，而今天小编给大家带来了的是由鲁大师推出的一款非常专业的AI评测软件——鲁大师AImark评测app。也叫：鲁大师AI评测。软件使用了目前较为常用的三种神经网络Inception V3、ResNet34、VGG16的特定算法，取消VGG16，新增SSD、DEEPLABV3+测试项，以及机器识别图片内容，按照概率高低输出可能的结果列表，最终通过识别速度来判断手机AI性能，从而给出行测试评分，用全新的体系和更严格的标准，来评测一款手机的AI性能。不仅如此，该软件相较于鲁大师安卓版中的AI评测，全新的AImark依旧沿用三种成熟的神经网络模型，并且在原有基础上，引入图片识别正确概率加入评分体系，帮助你快速的计算手机的性能，总之，可以说鲁大师AI评测是一款非常专业、好用的手机性能评测工具，感兴趣的朋友可以下载试试哦！
鲁大师AImark评测软件优势
1、识别需要时间，但是只需要下载就可以知道你手机性能；
2、整个应用的操作很方便的，而且无广告，自动识别；
3、鲁大师AI评测是一款界面超级简洁，甚至有点黑科技的感觉的小工具；
4、通过运行过程中采集到的并发、速率、精度等指标评测。
鲁大师AImark评测功能介绍
1、完成测试速度越快，得分越高；
2、Inception v3、ResNet34、vGG16三种网络，各自完成同样的100张标准图片识别任务，获取概率值TOP5的答案，获取答案以及完成测试的时间；
3、完成测试答案正确率越高，得分越高；
4、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。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”。
鲁大师AImark评测软件亮点
1、ResNet 34（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；
2、Inception v3
Inception v3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Inception vN，Keras库中的Inception v3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；
3、vGG16
vGGNet由牛津大学的视觉几何组（visual Geometry Group）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；
