深度学习近年来取得了突破性的进展，但模型和数据效率问题一直是研究者关注的焦点。本文将探讨深度学习中提升模型和数据效率的方法。首先，介绍了模型剪枝和蒸馏等技术，通过减少神经网络中的参数和层数来降低计算和存储开销；其次，介绍了数据增强和样本选择等方法，通过对训练数据的优化来提升模型的泛化能力和学习效果。最后，总结了当前研究中的一些挑战与发展方向。通过对深度学习模型和数据效率的分析，我们可以更好地利用计算资源和数据，提高深度学习的效率和性能。