对话内容：
小明：您好，小红！我今天想向您请教一个问题。
小红：你好，小明！是什么问题呢？
小明：我最近在研究深度学习模型的优化算法，但是感觉总是陷入局部最优点，无法得到全局最优。您觉得应该怎么解决这个问题呢？
小红：这是个很常见的问题，实际上我们可以采用随机梯度下降法或者改进的优化算法，比如Adam、RMSprop等来避免这个问题。
小明：我知道这几种算法，但是也听说它们会产生新的问题，比如Adam算法会造成梯度伸缩？这些问题应该怎么解决？
小红：这些算法的确有它们自己的问题，但是我们可以通过一些技巧和优化来解决它们。比如可以针对Adam算法的梯度伸缩问题，采用权重衰减的方法等等。


问题：
小明是一名年轻的程序员，对人工智能和机器学习有着浓厚的兴趣。他向小红请教了如何避免深度学习模型陷入局部最优点的问题，小红给了他几个算法，并提出了这些算法可能会产生的新问题。那么我们该如何解决这些问题呢？

根据对话内容回答这个问题。
我们可以采用一些技巧和优化来解决这些算法带来的问题，比如可以针对Adam算法的梯度伸缩问题，采用权重衰减的方法等等。