图像识别训练了30轮，训练集的损失函数一直在0.1左右，准确率在0.95左右，测试集的损失函数在0.15左右，准确率在0.94-0.95左右。然后损失函数就一直在这个范围波动，用的Adam，学习率在0.001，想要进一步提升性能，降低损失函数，如果将学习率减小变为0.0001，结果会好吗？

其实是想问：Adam是自适应的优化器，那么在最初设置学习率为0.001，在经过多轮训练后，学习率是会自动适应，不用人为衰减是吗？也就是说，只要训练轮数足够，Adam的优化器能够自己到达最优的数值？

我就是想问：Adam用人为进行学习率衰减吗？我训练完之后损失函数在0.1这个范围波动，不咋下降了，我就想人为减小下学习率，这个想法对不对？