学习率调整策略是在深度学习训练过程中，用来改变模型的学习率的一种策略。学习率是梯度下降法中的一个重要参数，它决定了每次更新权重时的步长。如果学习率过大，可能会导致模型在最小值附近震荡或者跳过最小值；如果学习率过小，训练速度会变得非常慢。
1. 固定学习率：这是最简单的一种策略，即在整个训练过程中，学习率保持不变。
2. 动态学习率：这种策略会根据训练过程中的某些信息动态地调整学习率。常见的动态学习率调整策略有：
- 减衰学习率：随着训练的进行，学习率逐渐减小，这样可以使得模型在后期更加精细地调整权重。常见的减衰学习率策略有指数衰减、余弦退火等。
- 适应性学习率：这种策略会为每个参数分配一个单独的学习率，这样可以使得模型能够对不同的参数采取不同的学习策略。常见的适应性学习率策略有Adagrad、RMSprop、Adam等。
3. 学习率调度：这是一种更为复杂的动态学习率调整策略，它可以根据预设的规则在训练过程中改变学习率。例如，可以在每经过一定数量的迭代后将学习率乘以一个因子，或者在验证集上的性能停止提升时降低学习率。
总的来说，选择合适的学习率调整策略对于深度学习模型的训练至关重要，需要根据具体的任务和数据来确定。
