请给出loss曲线，代码如下adam = Adam(lr=0.01)#设置学习率0.01 model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 定义回调函数 reduce_lr = LearningRateScheduler(lr_scheduler) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, batch_size=16, epochs=30, validation_data=(X_test, y_test), callbacks=[reduce_lr]) # 预测测试集 y_pred = model.predict(X_test) y_pred = (y_pred > 0.5).astype(int)

由于缺少模型的定义和数据集的读入，无法给出完整的loss曲线。但是，可以给出训练过程中使用的LearningRateScheduler回调函数，它可以在训练过程中自动调整学习率。

from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.callbacks import LearningRateScheduler

# 定义学习率调整函数
def lr_scheduler(epoch):
    lr = 0.01
    if epoch > 10:
        lr = 0.001
    if epoch > 20:
        lr = 0.0001
    return lr

adam = Adam(lr=0.01) #设置学习率0.01
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 定义回调函数
reduce_lr = LearningRateScheduler(lr_scheduler)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, batch_size=16, epochs=30, validation_data=(X_test, y_test), callbacks=[reduce_lr])

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)
y_pred = (y_pred > 0.5).astype(int)

其中，lr_scheduler函数根据epoch值返回相应的学习率，这里是在前10个epoch使用0.01的学习率，在10到20个epoch使用0.001的学习率，在20个epoch之后使用0.0001的学习率。reduce_lr回调函数将在每个epoch结束时调用lr_scheduler函数，然后将返回的学习率设置为当前的学习率。