神经网络性能优化的关键作用主要体现在以下数个方面：

1. 增强模型准确性与效能

通过优化措施，模型的准确性和运行效率得以提升，从而在具体应用中展现出更佳的表现。例如，通过优化网络架构、挑选恰当的激活函数和采用高效的优化算法，可以有效增强神经网络的性能。

2. 降低资源消耗

优化有助于减少模型的计算负担和存储需求，这在资源有限的环境中（如移动设备或嵌入式系统）尤为关键。例如，模型压缩与量化技术能缩小模型体积，减少存储和传输成本，并可能保持甚至提升模型性能。

3. 加速训练与推理流程

优化技术能够加快神经网络的训练和推理速度，缩短训练周期并提升实时处理能力。例如，采用如Adam、RMSProp等高效的优化算法，有助于网络更快地达到收敛，防止梯度消失或爆炸等问题。

4. 提升模型泛化能力

运用正则化策略（如L1、L2正则化或Dropout）能够帮助网络规避过拟合风险，增强模型的泛化能力，使其在未知数据集上同样能维持良好表现。

5. 适配多样化应用场景

不同的应用场景对神经网络性能有不同的要求。比如，在自动驾驶领域，模型需迅速处理传感器数据；而在医学影像分析中，模型则需要具备高精度的预测能力。性能优化能够根据具体应用需求调整模型，以适应这些差异化的要求。

总体而言，神经网络性能优化是确保模型在实际应用中高效、准确执行的关键环节，对促进人工智能技术的进步与应用发展具有极其重要的意义。