本发明属于深度神经网络模型压缩与加速领域，具体涉及一种用于图像分类任务的滤波器剪枝方法，在对滤波器重要性进行评估时，综合考虑滤波器剪枝对于当前层的直接影响和对于下一层的间接影响，使得新的评估结果能够更准确的反映滤波器的重要性，在给定剪枝率的情况下，优化待剪枝滤波器的选择，保持剪枝后模型的性能与剪枝前相当。该方法可全面评价滤波器剪枝对当前层的直接影响和对下一层的间接影响、实现对滤波器重要性的准确评估；可以在保持深度神经网络模型性能的前提下，实现深度网络模型的大幅压缩和加速，对深度神经网络模型在计算与存储资源受限设备上的轻量化部署与快速运行，具有重要的工程应用价值。