本研究提出了一种新颖的数据-模型协同设计方法，通过学习模型拓扑和输入数据，提升模型剪枝效果。实验结果表明，该方法显著提高了迁移性能，减少了GPU内存需求，优化了深度神经网络在计算机视觉任务中的实现。
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