from keras.callbacks import ReduceLROnPlateau

reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor=‘val_loss’, factor=0.5, patience=2, verbose=1)


monitor：监测的值，可以是accuracy，val_loss,val_accuracy
factor：缩放学习率的值，学习率将以lr = lr*factor的形式被减少
patience：当patience个epoch过去而模型性能不提升时，学习率减少的动作会被触发
mode：‘auto’，‘min’，‘max’之一 默认‘auto’就行
epsilon：阈值，用来确定是否进入检测值的“平原区”
cooldown：学习率减少后，会经过cooldown个epoch才重新进行正常操作
min_lr：学习率最小值，能缩小到的下限
verbose: 详细信息模式，0 或者 1 。
 
Reduce=ReduceLROnPlateau(monitor='val_accuracy',
                         factor=0.1,
                         patience=2,
                         verbose=1,
                         mode='auto',
                         epsilon=0.0001,
                         cooldown=0,
                         min_lr=0)