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针对传统的图像美学分类大多基于手动提取图片的美学特征,利用神经网络等方法对图像进行分类,存在分类效果不佳的问题,提出一种基于深度学习的并行卷积神经网络算法,改进图像美学分类的方法。从图像的不同角度出发,自动提取有用的图像美学特征,提高对图像美学的分类效果。实验结果表明,与其它算法实验结果相对比,所提算法增加了图像美学分类的准确率,有一定的实用性。