本申请涉及一种网络通道剪枝率自适应调整方法、装置、设备和存储介质。该方法基于归一化权重范数衡量通道重要性，使用结构化网络剪枝技术实现对网络规模的减小，同时根据网络不同层的剪枝敏感度采用贪心策略对剪枝率进行自适应分配调整。该方法将各层通道剪枝率的动态调整过程拆解为一个迭代优化问题，基于归一化权重范数衡量通道重要性，基于迭代求解方法自适应调整通道剪枝率，从而获得高压缩率、高精度的网络结构。采用该方法压缩了神经网络模型大小，大大降低了模型芯片部署的网络规模，降低模型计算复杂度，减小了芯片在进行推理运算时的计算量，提高了芯片在处理数据时的实时性，加快了模型运行速度，并提高图像识别准确度。