Torchのモデル最適化技術は何ですか？

Torchのモデル最適化技術には以下のようなものがあります：

1. 確率的勾配降下法（Stochastic Gradient Descent、SGD）：SGDは最もよく使われる最適化アルゴリズムの1つで、勾配を計算してモデルのパラメータを更新します。
2. Adamは、モーメント法と自適応学習率調整手法を組み合わせた自適応学習率最適化アルゴリズムであり、最適解により速く収束することができます。
3. RMSpropオプティマイザーは、自動適応学習率アルゴリズムであり、勾配の二乗に指数加重移動平均を適用して学習率を調整します。
4. Adagrad オプティマイザー：Adagrad は、勾配の大きさに基づいて学習率を調整するアルゴリズムであり、疎なデータを扱うのに適しています。
5. Adadeltaオプティマイザ：Adadeltaは、手動で学習率を設定する必要がなく、非定常な目標関数をよりよく処理できる自己適応学習率アルゴリズムです。
6. L-BFGSオプティマイザー：L-BFGSは、大規模な問題を処理するのに適した準ニュートン法アルゴリズムです。
7. Momentumオプティマイザー：Momentumは収束を加速させる最適化アルゴリズムであり、勾配の更新プロセスをスムーズにするためにモーメンタム項を導入しています。
8. 学習率を減少させることで、モデルのトレーニングをより安定させることができます。

これらの最適化技術は、特定の状況に応じて適切なアルゴリズムを選択してモデルを最適化することができます。