aimark apk 是由 鲁大师 官方推出的一款手ai性能测试软件，使用app可以自动测试手机性能，数据精准所有信息详细显示，提供手机性能排行榜，欢迎来绿色资源网下载使用！

aimark鲁大师介绍

ai评测使用目前较为常用的三种神经网络inception v3、resnet34、vgg16的特定算法，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，通过识别效率来判断手机ai性能，进而给出行测试评分。

只需下载软件，即可知道手机的ai性能。

aimark使用说明

一、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。

二、完成测试答案正确率越高，得分越高

三、完成测试速度越快，得分越高

四、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”。

科普

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

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。

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。

关于aimark的分数体系说明

需要注意的是，ai测试与cpu、gpu性能关系不大，在测试手机dsp智能模组当中的ai处理器。手机得分高低取决于该芯片中的ai模块能力。因此有可能发生搭载骁龙845的手机的ai性能测试与骁龙660aie的手机相近的情况。这两颗处理器本来的区别在于cpu和gpu的逻辑性能，ai测试受到dsp性能影响，传统的跑分在这里并不能说明谁更“聪明”。需要soc厂商的ai算法支持来提升成绩。

不同于此前将ai性能评测作为一个子项目，本次鲁大师发布的aimark是一款更加专业和具有针对性的ai评测软件。由于使用了全新的体系，aimark与之前发布的ai性能评测没有可比性，分数并没有任何的关联，不能进行横向对比。