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针对并行DCNN算法在大数据环境下网络冗余参数过多、收敛速度慢和并行效率低的问题,提出了一种并行化深度卷积神经网络优化算法——PDCNNO(parallel deep convolutional neural networks optimization algorithm)。首先,该算法设计了基于特征图的剪枝策略(PFM),预训练网络,获得压缩后的网络,有效减少了冗余参数,降低了DCNN训练时间和空间复杂度;其次,设计了修正正割线的共轭梯度法(CGMSE),获取局部分类结果,实现了共轭梯度法的快速收