Torch中的模型优化技术包括以下几种：
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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