本发明公开了一种面向卷积神经网络的分布式学习方法，包括：将卷积神经网络切割为前层网络和后层网络，并将前层网络部署至n个代理端，将后层网络部署至1个中心服务器；初始化代理端前层网络和中心服务器后层网络；基于一个代理端对一个中心服务器的模式分布式共同训练卷积神经网络；基于多个代理端对一个中心服务器的模式分布式共同训练卷积神经网络。本发明解决了基于多源数据分布式共同训练深度神经网络过程中面临的通信代价问题，减少训练过程中的通信代价。