引用: Adam优化器的学习率是可以设置下降的。Adam优化器结合了动量法和自适应学习率的方法，其初始学习率可以通过设置来控制，同时也可以通过学习率衰减来进一步优化模型的训练效果。学习率衰减可以在训练过程中逐渐降低学习率，使得模型在训练后期更加稳定地收敛。 引用: 有些人可能会质疑是否需要对Adam这样的自适应学习率方法进行学习率衰减。根据一些实验和经验，当初始学习率设置较大时，进行学习率衰减可以帮助模型更快地收敛；而当初始学习率设置较小时，学习率衰减可能对模型的性能提升不太明显。然而，从验证集上的效果来看，即使在初始学习率较小的情况下，进行学习率衰减仍然可以稍微提升一些模型的性能。 引用: 对于Adam优化器的学习率衰减方法，可以使用ReduceLROnPlateau等回调函数来实现。ReduceLROnPlateau会在验证损失停止下降时降低学习率，从而帮助模型更好地优化。当验证损失在一定周期内没有明显改善时，学习率会按照一定的规则进行减小，从而提高训练效果。 所以，对于Adam优化器，你可以设置学习率下降来进一步优化模型的训练效果。