在课程课程"TensorFlow in Practice -- Sequeneces,Time Series and Prediction“中,第二周的第9段视频使用回调来动态提高(而不是降低)学习率。我理解为什么我们需要动态地调整速率;但是这个回调随着时代的发展而提高了学习速度。难道我们不想做相反的事情,并且随着神经网络学习的更多而逐渐降低学习速度吗?optimizer)
history = model.fit(dataset, epochs=100, callbacks=[lr_schedule], verb