Keras使用诸如ReduceLROnPlateau之类的回调来降低学习率，该回调在训练期间监视度量 (例如，验证损失)。如果度量在指定数量的时期内停止改善，则学习率会降低一个因子。
这种动态调整通过在训练的后期阶段采取较小的步骤来帮助模型更有效地收敛，从而防止超过最优解。
开发人员可以自定义参数，如缩减因子，耐心和最小学习率，以针对其特定用例微调训练过程。
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