在Keras中，可以通過學習率調度器（Learning Rate Scheduler）來調整學習率。學習率調度器是一個回調函數，可以根據訓練過程中的情況動態地調整學習率。
以下是在Keras中調整學習率的步驟：
from keras.callbacks import LearningRateScheduler
def lr_schedule(epoch):
lr = 0.1
if epoch > 50:
lr = 0.01
if epoch > 100:
lr = 0.001
return lr
lr_scheduler = LearningRateScheduler(lr_schedule)
model.fit(X_train, y_train, callbacks=[lr_scheduler])
通過這種方式，可以根據訓練過程中的情況動態調整學習率，從而提高模型的性能和收斂速度。
