Torch中的模型優化技術包括以下幾種：
隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）：SGD是最常用的優化算法之一，通過計算梯度來更新模型參數。
Adam優化器：Adam是一種自適應學習率優化算法，結合了動量法和自適應學習率調整方法，可以更快地收斂到最優解。
RMSprop優化器：RMSprop是一種自適應學習率算法，通過對梯度的平方進行指數加權移動平均來調整學習率。
Adagrad優化器：Adagrad是一種基于梯度大小來調整學習率的算法，適合處理稀疏數據。
Adadelta優化器：Adadelta是一種自適應學習率算法，不需要手動設置學習率，可以更好地處理非平穩目標函數。
L-BFGS優化器：L-BFGS是一種擬牛頓法算法，適合處理大規模問題。
Momentum優化器：Momentum是一種加速收斂的優化算法，通過引入動量項來平滑梯度更新過程。
衰減學習率：通過逐漸減小學習率，可以使模型更加穩定地訓練。
這些優化技術可以根據具體情況選擇合適的算法來優化模型。
