在训练模型的时候，通常会遇到这种情况：我们平衡模型的训练速度和损失（loss）后选择了相对合适的学习率（learning rate），但是训练集的损失下降到一定的程度后就不在下降了。
遇到这种情况通常可以通过适当降低学习率（learning rate）来实现。但是，降低学习率又会延长训练所需的时间。
学习率衰减（learning rate decay） 就是一种可以平衡这两者之间矛盾的解决方案。学习率衰减的基本思想是：学习率随着训练的进行逐渐衰减。
学习率衰减基本有两种实现方法：
线性衰减。例如：每过5个epochs学习率减半。
指数衰减。例如：随着迭代轮数的增加学习率自动发生衰减，每过5个epochs将学习率乘以0.9998。具体算法如下：
decayed_learning_rate=learning_rate*decay_rate^(global_step/decay_steps)
其中decayed_learning_rate为每一轮优化时使用的学习率，learning_rate为事先设定的初始学习率，decay_rate为衰减系数，decay_steps为衰减速度。
训练神经网络模型常规策略是初始使用较大的学习率，随着训练的逐渐进行学习率衰减（learning rate decay）。而wramup则是刚开始使用较小的学习率，然后增大到设定的学习率，最后又随着训练的进行慢慢减小学习率。
在训练的开始阶段，模型权重迅速改变。刚开始模型对数据的“分布”理解为零，或者是说“均匀分布”（当然这取决于你的初始化），在第一轮训练的时候，每个数据点对模型来说都是新的，模型会很快地进行数据分布修正，如果这时候学习率就很大，极有可能导致开始的时候就对该数据“过拟合”，后面要通过多轮训练才能拉回来，浪费时间。当训练了一段时间（比如两轮、三轮）后，模型已经对每个数据点看过几遍了，或者说对当前的batch而言有了一些正确的先验，较大的学习率就不那么容易会使模型学偏，所以可以适当调大学习率。这个过程就可以看做是warmup。那么为什么之后还要decay呢？当模型训到一定阶段后（比如十个epoch），模型的分布就已经比较固定了，或者说能学到的新东西就比较少了。如果还沿用较大的学习率，就会破坏这种稳定性，用我们通常的话说，就是已经接近loss的local optimal了，为了靠近这个point，我们就要慢慢来。