在Caffe框架中，學習率調整策略主要有以下幾種：
固定學習率（Fixed Learning Rate）：在訓練過程中保持不變的學習率。
隨時間衰減學習率（Step Down Learning Rate）：在訓練過程中隨著時間的推移逐步減小學習率。
多項式衰減學習率（Polynomial Decay Learning Rate）：在訓練過程中根據多項式函數的衰減規律逐步減小學習率。
指數衰減學習率（Exponential Decay Learning Rate）：在訓練過程中根據指數函數的衰減規律逐步減小學習率。
自適應學習率（Adaptive Learning Rate）：根據當前模型的性能和訓練過程中的反饋信息來動態調整學習率，如使用動量（momentum）和自適應梯度算法（Adagrad、RMSprop、Adam等）來調整學習率。
這些學習率調整策略可以根據具體任務和數據集的特點來選擇，以幫助模型更快地收斂并取得更好的性能。
