本申请公开了一种卷积神经网络的模型参数量化方法，包括：获取数字分类任务的数据集；构建数字分类任务的卷积神经网络；利用所述数据集训练所述卷积神经网络，训练完成的卷积神经网络用于执行数字分类任务；其中，在所述量化卷积层的前向传播过程中，基于符号函数量化模型参数；所述模型参数包括权重和激活值；在所述量化卷积层的反向传播过程中，基于参数化的双曲正切函数量化所述模型参数；其中，所述双曲正切函数中的参数基于所述量化卷积层的模型参数的数据分布确定，本申请能够提高数字分类的模型精度。本申请还公开了一种卷积神经网络的模型参数量化装置、一种计算机可读存储介质及一种电子设备，具有以上有益效果。