在基于Zabbix的深度学习平台资源预留策略优化中，可以考虑以下几个方面的优化策略：
1. 预留资源策略优化：根据深度学习平台的工作负载特点和用户需求，合理预留计算资源、存储资源和网络资源，以保证系统的稳定性和性能。可以通过监控Zabbix系统的性能指标，实时调整资源预留策略，避免资源过度或不足的情况发生。
2. 自动化调度策略优化：利用Zabbix的自动化调度功能，可以根据系统负载情况动态调整资源分配，实现资源的动态调度和优化。可以根据深度学习任务的优先级和重要性，动态调整资源分配，提高任务的执行效率和性能。
3. 弹性资源配置策略优化：在深度学习平台中，通常会出现任务执行时间不确定的情况，因此可以通过Zabbix的弹性资源配置功能，根据任务的实时需求动态调整资源配置，以满足不同任务的需求并提高系统的资源利用率。
4. 故障容错策略优化：在深度学习平台中，由于任务的复杂性和规模较大，系统故障的风险较高。因此可以通过Zabbix的故障容错功能，实时监控系统的健康状态，并在发生故障时及时采取措施进行恢复，保证系统的稳定性和可靠性。
通过以上优化策略，可以更好地利用Zabbix监控系统的功能，实现深度学习平台资源预留策略的优化，提高系统的性能和稳定性，为用户提供更好的服务体验。