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. 提升模型准确度与效率

通过优化措施，能够增强模型的准确度和运行效率，使其在实际应用中展现出更佳的表现。例如，通过调整网络架构、挑选恰当的激活函数和优化算法，可以大幅提高神经网络的性能。

2. 降低资源消耗

优化技术有助于减少模型的计算量与存储需求，这在资源受限的环境中（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够缩小模型体积，减少存储与传输成本，同时可能保持甚至提升模型性能。

3. 加速训练与推理流程

优化技术能加快神经网络的训练与推理速度，缩短训练时间并提升实时处理能力。例如，采用更高效的优化算法（如Adam、RMSProp）有助于网络更快收敛，并避免梯度消失或爆炸问题。

4. 强化模型泛化能力

通过应用正则化技术（如L1、L2正则化或Dropout），网络能够规避过拟合问题，增强泛化性能，使模型在未见数据上也能保持良好的表现。

5. 适应多样化应用场景

不同应用场景对神经网络性能有不同的需求。例如，在自动驾驶领域，模型需快速处理传感器数据；在医学影像分析中，则需高精度预测。性能优化可根据具体应用场景调整模型，以满足这些差异化的需求。

总结来看，神经网络性能优化是确保模型在实际应用中高效、准确运行的关键环节，对于促进人工智能技术的发展和应用具有极为重要的意义。