每乙個優化器的第乙個引數learning_rate代表學習率。
設定學習率的大小，是在精度和速度之間找到乙個平衡點。
下面介紹設定學習率的方法——退化學習率。
退化學習率又叫學習率衰減，它的本意是希望在訓練過程中對於學習率大和小的優點能夠為我們所用，也就是當訓練剛開始時，使用大的學習率加快速度，訓練到一定程度後使用小的學習率來提高精度，這時可以使用學習率衰減的方法：
def exponential_decay(learning_rate,
global_step,
decay_steps,decay_rate,staircase=false,name=none):
學習率的衰減速度是由
global_step和
decay_steps來決定的。
具體計算公式如下：
decayed_learning_rate=learning_rate*
decay_rate^(
global_step/
decay_steps
)staircase值預設是false。當未true時，將沒有衰減功能，只是使用上面的公式初始化乙個學習率的值而已。
例如下面**：
learning_rate = tf.train.exponential_decay(initial_learning_rate,
global_step,
decay_steps=10000,decay_rate=0.96)
這種方式定義的學習率就是退化學習率，它的意思是當前迭代到
global_step步，學習率每一步都按照每10萬步縮小到96%的速度衰退。
有時還需要對已經訓練好的模型進行微調，可以指定不同層使用不同的學習率。
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