帮我重新润色下面这段文章：文章标题：一个基于梯度控制的深度神经网络训练优化方法

文章摘要：本文提出了一种新的深度神经网络训练优化方法，该方法基于梯度控制来实现优化。经过实验证明，该方法可以提高深度神经网络的训练速度和精度。

正文内容：现有的深度神经网络训练优化算法大都是基于梯度下降的，并且往往需要通过手动设置学习率等参数来实现优化。而这些参数的设置常常会影响到训练的效果，因此需要一种更加高效、自动化的优化方法。

本文提出的深度神经网络训练优化方法基于梯度控制的思想。具体来说，我们通过引入一种新的梯度控制层来实现优化。这种梯度控制层可以在不影响模型结构的情况下，通过控制梯度的大小和方向来实现优化。同时，我们还引入了一种基于动量的梯度更新方式，可以进一步提高优化效果。

我们在几个经典的深度神经网络结构上进行了实验验证，包括LeNet、AlexNet和ResNet等。实验结果表明，我们提出的方法可以在不增加模型复杂度的情况下，显著提高模型的训练速度和精度。特别是在训练样本较少的情况下，我们的方法表现更为出色。

综上，本文提出了一种基于梯度控制的深度神经网络训练优化方法，该方法具有高效性和自动化的特点，并可以在不增加模型复杂度的情况下提高训练效果。
本文介绍了一种新的深度神经网络训练优化方法，基于梯度控制，实现了优化和加速训练。该方法不需要手动设置学习率等参数，而是利用梯度控制层控制梯度大小和方向来实现自动化优化，同时使用基于动量的梯度更新方式加速训练。经过实验验证，该方法在经典的深度神经网络结构上显著提高了训练速度和精度，并且不增加模型复杂度。特别适用于训练样本较少的情况。