本发明公开了一种软硬件结合的卷积神经网络模型知识产权保护方法，通过对神经网络模型两次重训练构建子网和非子网，根据子网和非子网分布修改加速器计算单元电路结构。使用DRAM PUF建立与硬件对应的唯一性密钥，根据密钥的正确性生成不同的输入信号，若密钥正确，则生成的输入信号控制加速器计算单元电路选择模型的子网权重参与计算，计算结果正确。反之，生成的输入信号控制加速器计算单元电路选择模型的全部权重参与计算，计算结果错误。权重选择无需额外的选择时间，使用加速器中自带的DRAM用作PUF验证密钥，无需特定的解密过程，硬件开销极小，可以实现高效率，低开销，高安全性的神经网络模型权重知识产权保护。