训练和优化神经网络控制模型是一个复杂而又关键的任务。首先，你需要准备大量的数据来训练你的神经网络模型。这些数据应该涵盖各种可能的输入和输出情况，以确保你的模型可以在不同的情况下表现良好。其次，你需要选择合适的神经网络结构，包括选择适当的激活函数、层数、节点数等。这需要一定的领域知识和经验来进行调整和优化。
接下来，你需要选择合适的损失函数来衡量模型的性能。常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵等。根据你的具体问题和数据特点来选择合适的损失函数。
在训练过程中，你需要选择合适的优化算法来不断调整模型参数以最小化损失函数。常见的优化算法包括梯度下降、随机梯度下降、Adam等。选择合适的优化算法可以加快模型收敛速度并提高训练效果。
除了上述基本步骤，还有一些常用的技巧和策略可以帮助你训练和优化神经网络控制模型。比如，使用批量归一化（Batch Normalization）来加速训练过程和提高模型的泛化能力；使用正则化技术（如L1正则化、L2正则化）来防止模型过拟合；进行超参数调优（如学习率、批量大小、训练周期数等）以提高模型性能等等。
总之，训练和优化神经网络控制模型是一个复杂而又技术性很强的任务，需要综合运用数据处理、模型构建、优化算法等多种技术手段。在实际操作中，需要不断尝试和调整，结合领域知识和经验来不断提升模型的性能。