如何在深度学习训练模型时，使学习率不断下降，用python代码表示

在深度学习训练中，可以使用学习率衰减（learning rate decay）策略，使得随着训练的进行，学习率逐渐减小。这个策略的目的是让模型在训练初期快速接近局部最优解，在训练后期逐渐趋于收敛，提高收敛速度和泛化能力。

一种常见的学习率衰减方法是按照一定规律线性或指数地降低学习率，例如每训练一个epoch，将学习率乘以一个小于1的因子。可以使用Python代码来实现这个过程，比如使用Keras框架的`ReduceLROnPlateau`回调函数：

from keras.callbacks import ReduceLROnPlateau

# 定义学习率衰减规则
reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.2, patience=5, min_lr=0.0001)

# 模型训练时加入回调函数
model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), epochs=100, batch_size=32, callbacks=[reduce_lr])

上述代码中，`monitor`表示需要监控的指标，当该指标不再改善时，就会触发学习率衰减；`factor`表示每次衰减的因子，这里是将学习率乘以0.2；`patience`表示多少个epoch内指标没有改善时，就会触发衰减；`min_lr`表示学习率的下限，避免学习率过小。