本发明公开了一种基于敏感度的码率分配特征压缩方法，其步骤包括：1)将图像的神经网络中间层特征输入深层神经网络进行计算，得到无损网络输出；2)对于所述神经网络中间层特征的每一单通道i，进行如下处理：为单通道i对应的特征施加编码噪声，得到该单通道i的加噪特征；然后将单通道i的加噪特征输入深层神经网络进行计算，得到单通道i的加噪输出；然后计算单通道i的加噪输出与所述无损网络输出的差值，作为单通道i的编码噪声敏感度；3)根据各单通道的编码噪声敏感度进行码率分配，为每个单通道分配压缩质量参数；4)根据各单通道分配所得的压缩质量参数，对量化后的所述神经网络中间层特征进行压缩，得到中间层特征压缩码流。