要解决优化器错误地优化方法的问题，可以尝试以下方法：

1. 检查损失函数：确保损失函数与您的问题和数据集相匹配。不正确的损失函数可能会导致优化器出现错误。例如，如果您的问题是二分类问题，您应该使用二分类交叉熵损失函数而不是均方误差损失函数。

2. 调整学习率：学习率过高或过低都可能导致优化器无法正确收敛。尝试使用不同的学习率，并观察优化过程的变化。您可以使用学习率衰减或学习率调度器来自动调整学习率。

3. 初始化参数：优化器可能对参数的初始值敏感。尝试使用不同的初始化方法或随机种子，并观察优化结果。

4. 检查梯度计算：确保梯度计算的实现正确。您可以尝试使用数值梯度检查方法验证您的梯度计算是否正确。

5. 正则化：如果您的模型过拟合了，可以尝试添加正则化项，如L1或L2正则化，以减少模型的复杂性。

6. 批量归一化：使用批量归一化可以帮助模型更好地收敛。尝试在模型中添加批量归一化层，并观察优化结果。

7. 使用其他优化器：尝试使用其他优化器，如Adam、RMSprop、Adagrad等。不同的优化器可能对不同的问题和模型更有效。

8. 增加训练数据量：如果您的训练数据较少，模型可能很难正确优化。尝试增加训练数据量，以帮助优化器更好地学习模型。

9. 减少模型复杂性：如果您的模型过于复杂，优化器可能会陷入局部最小值。尝试减少模型的复杂性，例如减少隐藏层的数量或单元的数量。

10. 调试代码：仔细检查您的代码，确保没有错误或逻辑错误。您可以使用打印语句或调试器来跟踪代码执行过程，并查找可能的问题。

通过尝试上述方法，您有望解决优化器错误地优化方法的问题，并得到更好的优化结果。