由于存储空间和功耗的限制，神经网络模型在嵌入式设备上的存储和计算仍然是一个巨大的挑战。模型压缩作为一种有效的解决方法，受到了越来越多研究者的关注。针对卷积神经网络模型进行了研究，分析了模型中存在的冗余信息，并对国内外学者在神经网络模型压缩方面的研究成果整理，从参数剪枝，权重共享和权重矩阵分解等方面总结了神经网络压缩的主要方法。最后针对神经网络模型发展现状及目前面临的若干主要问题进行了讨论，指出了下一步的研究方向。