通过应用不同的学习速率到梯度的不同组成部分，新颖的增强速度估计方法创新性地优化了深度神经网络，实现了更精细的控制和更快的收敛。该方法利用适应学习环境的动量项，更高效地导航复杂的损失表面，从而实现了更好的性能和稳定性。实验证明，该方法在各种基准数据集和架构上明显优于现有的优化技术。