解释这段代码 optimizer = tf.keras.optimizers.Adam( learning_rate=tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(initial_learning_rate=2e-4, decay_steps=10000, decay_rate=0.5))

这段代码定义了一个Adam优化器，其中学习率是通过指数衰减函数进行动态调整的。学习率的初始值为2e-4，每10000步衰减一次，衰减率为0.5。优化器的作用是根据损失函数的梯度信息来更新神经网络中的参数，使得模型能够更好地拟合训练数据。Adam优化器是一种常用的优化算法，可以自适应地调整每个参数的学习率，同时考虑梯度的一阶矩估计和二阶矩估计。这样可以加速收敛并且提高模型的稳定性。