创意广告店名图
创意广告店名图：如何给自己的创意起一个好名字
在如今这个充斥着眼花缭乱的广告海洋中，如何给自己的创意起一个好名字是每个广告人必须要面对的问题。一个好的店名可以让你的创意更加突出，吸引更多的目光。在本文中，我们将会为大家介绍一些如何给自己的创意起一个好名字的方法。
第一步：品牌定位
在给自己的创意起名字之前，我们需要先确定自己的品牌定位。品牌定位可以告诉你自己的目标受众，以及你想要传达的信息。如果你的创意是面向年轻人的，那么你的店名就应该更具有年轻化的元素。如果你的创意是面向商务人士的，那么你的店名就应该更加正式、稳重。
第二步：语言亲和力
语言亲和力是指你的店名是否容易被人们接受和记忆。一个好的店名应该具有一定的吸引力和情感表达力。商家可以采用一些简洁、生动、易记的词语来为自己的创意命名。
第三步：法律合规
在给自己的创意起名字的时候，我们需要遵循中国的广告法律法规。不得出现虚假宣传、过度夸张、误导消费者等违法行为。商家可以在起名字之前先对相关法律法规进行了解，避免出现不必要的麻烦。
结论
给自己的创意起一个好名字，需要考虑多个方面，包括品牌定位、语言亲和力、法律合规等。只有在充分考虑这些因素的情况下，才能创造出一个符合市场需求的创意品牌。如果您需要更多的帮助，请咨询我们的专业客服。
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<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>加(jia)速(su)ViT模(mo)型(xing)新(xin)思(si)路(lu)！Meta推(tui)出(chu)Token Merging，不(bu)靠(kao)剪(jian)枝(zhi)靠合(he)並(bing) 新智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao) 編(bian)輯(ji)：昕(xin)朋(peng) 【新智元導(dao)讀(du)】由(you) Meta AI的(de)研(yan)究(jiu)人(ren)員(yuan)推出Token Merging（ToMe），無(wu)需(xu)訓(xun)練(lian)即(ji)可(ke)加速 ViT 模型。更(geng)重(zhong)要(yao)的是(shi)，這(zhe)個(ge)模型不需對(dui)token進(jin)行(xing)剪枝。 視(shi)覺(jiao)變(bian)換(huan)器(qi)（ViT）在(zai)兩(liang)年(nian)前(qian)进入(ru)大(da)眾(zhong)视野(ye)，并成(cheng)為(wei)計(ji)算(suan)機(ji)视觉研究的核(he)心(xin)組(zu)成部(bu)分(fen)。 它(ta)成功(gong)將(jiang)壹(yi)个在自(zi)然(ran)語(yu)言(yan)處(chu)理(li)領(ling)域(yu)的Transformer模型遷(qian)移(yi)到(dao)计算机视觉领域。從(cong)那(na)時(shi)起(qi)，计算机视觉领域的进步(bu)已(yi)經(jing)加速。 盡(jin)管(guan)在成本(ben)與(yu)性(xing)能(neng)方(fang)面(mian)被(bei)超(chao)越(yue)，Vanilla ViT仍(reng)有(you)許(xu)多(duo)優(you)點(dian)。 它們(men)是由簡(jian)單(dan)的矩(ju)陣(zhen)乘(cheng)法(fa)组成的，这使(shi)得(de)它们的速度(du)比(bi)它们的原(yuan)始(shi)運(yun)算量(liang)所(suo)顯(xian)示(shi)的要快(kuai)。 此(ci)外(wai)，它们支(zhi)持(chi)強(qiang)大的自監(jian)督(du)預(yu)训练技(ji)術(shu)，如(ru)MAE（掩(yan)碼(ma)自動(dong)编码器），可以(yi)產(chan)生(sheng)最(zui)先(xian)进的結(jie)果(guo)，同(tong)时可以进行快速训练。 而(er)且(qie)由於(yu)它们不对數(shu)據(ju)进行假(jia)設(she)，它们可以幾(ji)乎(hu)不加改(gai)变地(di)應(ying)用(yong)在圖(tu)片(pian)、音(yin)頻(pin)、文(wen)本等(deng)諸(zhu)多模式(shi)中(zhong)。 當(dang)然，理想(xiang)很(hen)豐(feng)滿(man)，現(xian)實(shi)很骨(gu)感(gan)。ViT模型的規(gui)模大，有較(jiao)大延(yan)时。在資(zi)源(yuan)有限(xian)的设備(bei)上(shang)，运行这个復(fu)雜(za)模型會(hui)产生很大問(wen)題(ti)。 Token剪枝：变好(hao)了(le)，但(dan)沒(mei)完(wan)全(quan)好 針(zhen)对运算慢(man)的问题，研究人员給(gei)出了多个解(jie)決(jue)方案(an)。其(qi)中一種(zhong)常(chang)見(jian)的加速视觉 Transformer模型的方法是对进行token剪枝。 在运行时修(xiu)剪標(biao)記(ji)，通(tong)過(guo)修剪不太(tai)重要的token产生高(gao)效(xiao)的Transformer。如DynamicViT分層(ceng)修剪冗(rong)余(yu)token，从而在分類(lei)任(ren)務(wu)中实现FLOPs減(jian)少(shao)。 然而，token剪枝有几个问题，其中最主(zhu)要的，是由于修剪token会产生信(xin)息(xi)損(sun)失(shi)，因(yin)此，人们对ViT模型token的剪枝数量是有限的，为了减少信息损失，只(zhi)能对不重要的token进行修剪。 而且，为了使修剪过的token有效，人们需要再(zai)次(ci)训练模型。这就(jiu)造(zao)成額(e)外的资源消(xiao)耗(hao)。 更重要的是，token剪枝是动態(tai)的过程(cheng)，需要根(gen)据不同的图像(xiang)或(huo)句(ju)子(zi)確(que)定(ding)token剪枝的不同数量。雖(sui)然这有利(li)于提(ti)高準(zhun)确性，但卻(que)不夠(gou)实用实用性，因为这种情(qing)況(kuang)下(xia)，数据不能再进行批(pi)处理。 为了解决这个问题，人们需要在剪枝过程中添(tian)加掩码，而这会进一步影(ying)響(xiang)效率(lv)的提升(sheng)。 简单來(lai)說(shuo)，token剪枝确实讓(rang)ViT跑(pao)得更快，但这是在信息损耗的代(dai)價(jia)上实现的。 TokenMerging：换个想法 怎(zen)樣(yang)才(cai)能使ViT的速度类似(si)于剪枝，但保(bao)持比剪枝更高的准确度呢(ne)？Meta AI研究團(tuan)隊(dui)给出了新的解题思路：Token Merging（ToMe）。 論(lun)文鏈(lian)接(jie)：https://arxiv.org/pdf/2210.09461.pdf Token Merging選(xuan)擇(ze)将token结合，而非(fei)进行剪枝。由于其定制(zhi)的匹(pi)配(pei)算法，它和(he)剪枝一样快，同时更准确。另(ling)外，它的工(gong)作(zuo)不需要任何(he)额外的训练，所以妳(ni)可以在巨(ju)大的模型上使用它来加快它们的速度，而不会犧(xi)牲(sheng)很多准确性。 Meta的目(mu)标是在现有的ViT中插(cha)入一个Token Merging的模塊(kuai)，通过合并冗余的token，在不需要额外训练的前提下提高训练和推理的吞(tun)吐(tu)量。 基(ji)本思路是：在Transformer模型中，通过合并，使每(mei)层减少r个token。假设一个Transformer模型有L层，那麽(me)通过合并就可以减少rL个token。变量r的大小(xiao)决定了速度和精(jing)度的關(guan)系(xi)，因为更少的标记意(yi)味(wei)著(zhe)更低(di)的准确度但更高的吞吐量。 值(zhi)得註(zhu)意的是，在Token Merging中，无论图像的內(nei)容(rong)如何，都(dou)会减少rL标记。这完美(mei)解决了token剪枝中无法进行批处理的问题。 通过ToMe，类似的token批在每个Transformer块中被合并：例(li)如，狗(gou)的皮(pi)毛(mao)被合并成一个token。 Token Merging被插入每个attention块和每个Transformer块。这也(ye)与token剪枝的工作流(liu)程形(xing)成对比。後(hou)者(zhe)傾(qing)向(xiang)于将剪枝步驟(zhou)放(fang)在每个Transformer块的開(kai)頭(tou)。 通过Token Merging，需要被合并的token的信息可以得到傳(chuan)播(bo)，ViT也能够借(jie)助(zhu)attention块中的特(te)征(zheng)来决定需要合并哪(na)些(xie)token。 具(ju)體(ti)做(zuo)法 合并的第(di)一步是确定相(xiang)似的token。在Transformer中的QKV（query, key, value）已被提取(qu)的條(tiao)件(jian)下，通过消融(rong)实驗(yan)，研究团队發(fa)现使用key可以最好衡(heng)量token之(zhi)間(jian)的相似度（下图紫(zi)色(se)部分）。 因为key已经總(zong)结了每个token中包(bao)含(han)的信息，以便(bian)用于Attention中的dot-product来衡量token间的相似度。 除(chu)了研究哪个指(zhi)标更好衡量token相似度外，還(hai)需要知(zhi)道什(shen)么距(ju)離(li)衡量相似度。通过实验研究团队发现，使用使用余弦(xian)距离来衡量toke之间的相似度可以獲(huo)得最好的精度和速度的关系。 确定了token的相似性，接下来需要一个快速的方法来确定哪些token需要匹配，以减少总数的r。 Meta团队没有使用kmeans聚(ju)类算法或图分割(ge)算法，而是使用匹配算法，因为后者不僅(jin)可以精准匹配每一层token的数量，还能快速執(zhi)行上千(qian)次匹配。这些都是叠(die)代聚类算法无法完成的。 因此，Meta团队提出了一个更有效的解决方案。 设计目标如下。1.)避(bi)免(mian)任何无法并行化(hua)的迭代，2.)希(xi)望(wang)合并的变化是漸(jian)进的，因为聚类对多少个标记可以合并到一个组中没有限制（这可能会对網(wang)絡(luo)产生不利影响），而匹配則(ze)使大多数标记没有被合并。 通过这項(xiang)獨(du)特的技术，可以提高ViT模型的吞吐量和实際(ji)训练速度。使用Token Merging可以将训练速度提高一倍(bei)。它可以用于图像、视频和音频任务，并且仍然可以達(da)到最先进的准确性。 參(can)考(kao)资料(liao)： https://www.marktechpost.com/2022/11/10/meta-ai-researchers-propose-token-merging-tome-to-make-vision-transformers-run-faster/返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查(zha)看(kan)更多 責(ze)任编辑：