本节课主要介绍了Adaptive Learning Rate的基本思想和方法。通过使用Adaptive Learning Rate的策略，在训练深度神经网络时程序能实现在不同参数、不同iteration中，学习率不同。
本节课涉及到的算法或策略有：Adgrad、RMSProp、Adam、Learning Rate Decay、Warm Up。
本节课参考的资料有：
MIT-Deep Learning：https://www.deeplearningbook.org/
Adam：https://arxiv.org/pdf/1412.6980.pdf
Residual Network：https://arxiv.org/abs/1512.03385
Transformer：https://arxiv.org/abs/1706.03762
RAdam：https://arxiv.org/abs/1908.03265