在使用卷积神经网络（CNN）训练识别模型时，如果随着数据量的增加，模型的效果却越来越差，可能涉及多个因素。以下是一些可能导致这种情况的原因：

1. 数据质量问题：虽然数据量增加了，但如果新增的数据质量不高，存在大量噪声、错误标签或不相关的信息，那么模型的性能可能会下降。确保数据集的准确性和一致性是至关重要的。

2. 数据分布问题：如果新增的数据与原始数据的分布差异较大，那么模型可能难以适应这种变化。例如，如果原始数据主要集中在某一类别或某一特定场景下，而新增数据则包含了更多类别或更广泛的场景，那么模型可能需要更多的调整才能适应这种变化。

3. 模型复杂度与数据量不匹配：如果模型过于简单，可能无法充分捕捉数据中的复杂特征；而如果模型过于复杂，又可能导致过拟合，尤其是在数据量有限的情况下。需要根据数据量和任务的复杂性来选择合适的模型结构。

4. 训练策略问题：训练过程中的一些策略，如学习率、批处理大小、正则化方法等，都可能影响模型的性能。如果这些参数设置不当，可能导致模型在大量数据上训练时效果下降。

5. 过拟合与欠拟合：随着数据量的增加，模型可能更容易出现过拟合或欠拟合的问题。过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上性能下降；而欠拟合则是指模型无法充分学习数据的特征。需要通过调整模型复杂度、使用正则化技术或增加数据多样性等方法来平衡过拟合和欠拟合的问题。

6. 数据预处理问题：数据的预处理方式，如归一化、标准化或增强等，都可能影响模型的性能。如果预处理方式不当，可能导致模型无法有效地从数据中提取有用的信息。

为了解决这个问题，你可以尝试以下方法：

• 仔细检查和清洗数据，确保数据的质量和准确性。
• 分析数据的分布，确保新增数据与原始数据的分布一致或相似。
• 调整模型的复杂度，使其与数据量和任务的复杂性相匹配。
• 优化训练策略，如调整学习率、批处理大小或使用更先进的优化算法。
• 使用正则化技术、增加数据多样性或采用其他方法来防止过拟合和欠拟合。
• 重新考虑数据的预处理方式，确保模型能够有效地从数据中提取有用的信息。

最后，你可以通过交叉验证、分析损失函数和准确率等指标来评估模型的性能，并根据需要进行调整和优化。