本发明公开一种基于协同演化的深度卷积神经网络剪枝方法和系统，首先，读取待裁减的神经网络；从训练集中随机选取出比例为k的数据；根据待裁减网络的结构进行分组；并行地在各个组内用演化算法进行优化；待每一组都完成组内演化后，各组末代种群中最优的个体对应的剪枝结果会被拼接起来，作为本轮的剪枝结果；在拼接完成后，需要对拼接后所对应的完成一轮裁减的网络进行再训练，将再训练后的网络设定为下一轮剪枝时的初始待裁剪网络，且将该网络加入到算法产生的解集A中；协同演化的循环中止判断；根据实际应用场景需要，从A中选择剪枝结果使用；将剪枝结果部署到终端设备上，将待预测数据输入剪枝后的网络，完成数据类别的预测。