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鲁大师AI评测 v4.5 手机版
- 授权方式:免费软件
- 软件类别:国产软件
- 软件大小:73.22 MB
- 推荐星级:

- 软件语言:简体中文
- 更新时间:2024-10-25
- 运行环境:Android
- 软件作者:成都奇鲁科技有限公司
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高速下载 文件大小:73.22 MB
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2. 正式测评中。
3. 测评结束,用户可以查看各种测评结果。
软件功能:
一、Inception V3、ResNet34、VGG16三种网络,各自完成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”。
软件亮点:
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。
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。
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。
更新日志:
v4.5版本 - 适配高通骁龙7 Gen3芯片。

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