在Keras中，可以通过学习率调度器（Learning Rate Scheduler）来调整学习率。学习率调度器是一个回调函数，可以根据训练过程中的情况动态地调整学习率。
以下是在Keras中调整学习率的步骤：
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])
通过这种方式，可以根据训练过程中的情况动态调整学习率，从而提高模型的性能和收敛速度。
