optimizer = Adam(lr=0.01)

在深度学习中，优化器（optimizer）是用于更新模型参数以最小化损失函数的算法。Adam是一种常用的优化器之一，它的全称为Adaptive Moment Estimation。其中，lr=0.01是Adam优化器的一个超参数，表示学习率（learning rate）。

学习率是优化器中的一个非常重要的参数，它决定了每次参数更新的步长大小。如果学习率太小，模型的训练速度会变得非常缓慢，可能需要更多的迭代次数才能收敛。但如果学习率太大，模型的收敛速度会变得很快，但可能会导致模型无法收敛或者收敛到局部最优解。

在使用Adam优化器时，通常需要根据具体的任务和数据集，调整学习率的大小。lr=0.01是一个比较常见的初始值，可以在此基础上进行微调。