Torch中的模型优化技术有哪些

Torch中的模型优化技术包括以下几种：

1. 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）：SGD是最常用的优化算法之一，通过计算梯度来更新模型参数。

2. Adam优化器：Adam是一种自适应学习率优化算法，结合了动量法和自适应学习率调整方法，可以更快地收敛到最优解。

3. RMSprop优化器：RMSprop是一种自适应学习率算法，通过对梯度的平方进行指数加权移动平均来调整学习率。

4. Adagrad优化器：Adagrad是一种基于梯度大小来调整学习率的算法，适合处理稀疏数据。

5. Adadelta优化器：Adadelta是一种自适应学习率算法，不需要手动设置学习率，可以更好地处理非平稳目标函数。

6. L-BFGS优化器：L-BFGS是一种拟牛顿法算法，适合处理大规模问题。

7. Momentum优化器：Momentum是一种加速收敛的优化算法，通过引入动量项来平滑梯度更新过程。

8. 衰减学习率：通过逐渐减小学习率，可以使模型更加稳定地训练。

这些优化技术可以根据具体情况选择合适的算法来优化模型。