本发明提供了一种卷积神经网络剪枝优化方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取完成训练的卷积神经网络模型；对于卷积神经网络模型的每一个类别，确定对应的语义信息图，并基于语义信息图，确定每个滤波器在各类别中的滤波器重要性因子；根据滤波器重要性因子及剪枝目标，对滤波器进行重要程度排序；基于排序结果及剪枝目标，逐步剪除重要程度小的滤波器，直至达成剪枝目标，得到剪枝优化后的卷积神经网络模型；对剪枝优化后的卷积神经网络模型进行重训练。本发明能够实现有针对性的、效果更佳的卷积神经网络剪枝压缩。