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针对卷积神经网络(CNN)因参数量大难以移植到嵌入式平台的问题,提出基于LZW编码的CNN压缩方法。通过浮点转定点和剪枝2种方法来压缩模型容量。对权值进行k-means聚类量化,并在此基础上进行LZW编码。在MNIST数据集上进行实验,结果表明,剪枝效果优于浮点转定点的压缩效果,在进行剪枝、量化后使用LZW编码,其压缩比可达25.338。