你对以下文章进行润色要求润色后使得文章逻辑清晰、词汇精准、表达流畅、格式规范：卷积神经网络因其强大的学习能力已经被广泛地应用于工业环境中为了使卷积神经网络模型的性能更好如今很多网络模型的层数以及参数量正在快速增长这直接导致了卷积神经网络模型的计算量也会快速增加从而提高卷积神经网络在计算能力和内存有限的设备上部署的要求。与此同时随着智能设备的发展在移动端等边缘设备上对卷积神经网络的需求也会越来越多。

卷积神经网络在工业环境中的广泛应用已经得到了证明，但是为了使模型的性能更好，如今很多网络模型的层数以及参数量正在快速增长。这会直接导致卷积神经网络模型的计算量也会快速增加，从而提高在计算能力和内存有限的设备上部署的要求。同时，随着智能设备的发展，对卷积神经网络在移动端等边缘设备上的需求也会越来越多。因此，如何将复杂的神经网络模型部署到硬件性能较差的设备上的研究也越来越多。

在将卷积神经网络应用到实际生活和工作场景时，网络模型使用的庞大参数量和复杂网络结构使其性能超过所需要处理的信息量，因此网络结构中就会存在很多多余的结构。因此，将神经网络中多余的结构进行压缩，可以使网络模型在完成实际场景任务的同时降低对部署硬件的要求。

早在20世纪90年代就已经有学者提出了模型压缩的概念，但由于当时硬件设备的限制，对模型压缩的研究仅限于浅层的神经网络模型。随着深度神经网络的快速发展，学者们提出了更多的模型压缩方法，对当今庞大的网络模型结构进行压缩。这大大降低了网络模型的计算量和资源消耗，同时提升了模型推理速度，以此实现将深度神经网络部署到计算能力有限的边缘设备上。

目前常用的模型压缩方法包括：网络模型剪枝、模型量化、低秩分解和知识蒸馏等。本文主要介绍模型量化和知识蒸馏两种方法。