本发明实施例公开一种多任务神经网络模型的剪枝方法及装置，该方法包括：获得待剪枝模型；针对待剪枝模型的每一卷积层，执行步骤A‑C，确定每一卷积层的敏感度信息；A针对各预设层剪枝率，基于该预设层剪枝率及该卷积层中各卷积核，对该卷积层进行预剪枝；B基于第一训练数据，确定该预设层剪枝率对应的预剪枝后的待剪枝模型所对应各任务损失值；C基于各任务损失值，确定该卷积层在该预设层剪枝率下的敏感度信息；基于待剪枝模型对应的通道信息，对待剪枝模型的卷积核进行分组；基于当前的模型剪枝率、卷积核的分组情况、各卷积核对应的剪枝范数值及每一卷积层的敏感度信息，确定目标剪枝模型，以实现对多任务神经网络模型的剪枝。