机器学习模型优化是一个涉及多个方面的复杂过程，以下是一些关键的方法和策略：
1. 超参数调整：超参数的不同设置会影响模型的性能。因此，调节超参数可以优化模型。超参数的调整方式通常采用网格搜索、随机搜索等方法。
2. 权重初始化：权重初始化对模型训练的影响非常大。好的权重初始化可以加快学习速度并减少过拟合等问题。目前常用的权重初始化方法有均匀分布、正态分布、Xavier、He等方法。
3. 梯度下降算法：梯度下降算法是一种经典的优化算法，它的目标是找到损失函数的最小值，从而优化模型。常用的梯度下降算法有随机梯度下降（SGD）、批量梯度下降（BGD）、小批量梯度下降（MBGD）等。
4. 正则化：正则化技术可以帮助解决过拟合的问题，提高模型的泛化能力。例如L1正则化、L2正则化、Dropout等。
5. 学习率策略：学习率是梯度下降算法中的一个关键参数，它决定了模型在每一次更新时的步长。动态调整学习率可以帮助模型在训练过程中更好地适应数据，从而提高训练效果。
6. 剪枝与稀疏约束：剪枝是模型压缩领域中一种经典的后处理技术，可以减少模型参数量，防止过拟合，提升模型泛化能力。稀疏约束与直接剪枝在效果上有着异曲同工之妙，其思路是在网络的优化目标中加入权重的稀疏正则项，使得训练网络的部分权重趋向于0，而这些0值元素正是剪枝的对象。
7. 权重矩阵分解：例如使用奇异值分解（SVD）等方法，将权重矩阵分解为若干个小矩阵，以降低模型的复杂度并减少计算量。
这些方法和策略并非孤立存在，它们在实际应用中往往需要相互配合以达到最佳的优化效果。同时，模型优化的具体方法还需要根据具体的问题和数据来进行选择和调整。
