卷积神经网络（CNN）作为一种强大的深度学习模型，在计算机视觉和其他领域中取得了巨大成功。为了进一步提高CNN的性能，研究人员不断探索各种技术和方法。以下是一些被广泛应用以提升CNN性能的关键技术：

1. 深度增加：通过增加CNN的深度，可以提高其对复杂特征的提取能力。深度增加可以通过添加更多的卷积层、池化层和全连接层来实现。

2. 残差连接（Residual Connections）：引入残差连接可以帮助解决梯度消失和梯度爆炸的问题，从而允许构建更深的网络而不会出现性能下降。

3. 批量归一化（Batch Normalization）：批量归一化技术有助于加速网络收敛并提高泛化能力，通过对每个批次的输入进行归一化，使得网络更稳定且更易训练。

4. 数据增强（Data Augmentation）：通过对训练数据进行随机变换和扭曲，可以生成更多样本，有助于减轻过拟合问题，并提高模型的泛化能力。

5. 迁移学习（Transfer Learning）：利用在大规模数据集上预训练好的模型权重，可以加速模型训练过程，并提高模型在特定任务上的表现。

6. 注意力机制（Attention Mechanism）：通过引入注意力机制，使得模型能够更加关注输入数据中的相关部分，提高对重要信息的捕获能力。

7. 优化器调整：选择合适的优化器（如Adam、RMSprop等）以及合适的学习率调度策略，有助于提高模型的收敛速度和性能表现。

8. 正则化技术：包括L1正则化、L2正则化和Dropout等，有助于减少过拟合问题，提高模型的泛化能力。

这些技术的综合运用可以显著提高CNN的性能，在各种计算机视觉任务中取得更加优异的成绩，推动着人工智能技术的不断进步和发展。