​​模型名称的确定需兼顾专业性与传播性，核心在于通过简洁、描述性强的命名反映模型的核心创新或功能，同时遵循领域惯例。​​ 例如，ResNet突出残差结构，BERT体现双向编码器特性，而YOLO则以创意缩写强化记忆点。​​好的命名应满足三个标准：易读性（避免晦涩）、一致性（符合领域习惯）、功能性（直指技术亮点）。​​

1. ​​突出核心创新​​
   名称应直接关联模型的核心机制或突破点。Transformer强调注意力机制的“转换”能力，DenseNet体现密集连接设计。若模型融合多技术（如Transformer+BiGRU），可采用缩写组合（如TransBiG）或关键词拼接（如CrossAttention-Net），确保技术亮点一目了然。

2. ​​简洁与易传播​​
   优先选择简短且易发音的缩写（如GAN、LSTM），避免过长或复杂符号。学术场景可加入团队标识（如VGGNet），工业领域则倾向功能描述（如Faster R-CNN）。名称长度建议控制在10字符内，特殊符号仅限连字符或下划线。

3. ​​符合领域规范​​
   参考同类模型的命名逻辑，例如NLP领域常用“-BERT”“-GPT”后缀，CV模型偏好“-Net”“-RCNN”结构标注。数据仓库等工程场景需严格分层（如ods_、dim_前缀），而学术论文可适当加入创意（如YOLO）。

4. ​​避免常见误区​​
   拒绝无意义的随机字符（如Model-X123）或过度技术化的术语堆砌。需检查名称是否与现有模型重复，并通过小范围测试验证用户的理解成本。

​​命名是模型的第一张技术名片，需在严谨性与传播力间找到平衡。​​ 建议初期列出候选名称并评估其技术关联度、记忆难度及领域接受度，最终选择既能准确表达创新又便于推广的选项。