我正在使用迁移学习解决图像分类问题。

下面给出了使用的参数：
Adam 优化器，学习率 - 0.0001

adamOpti = Adam(lr = 0.0001)
model.compile(optimizer = adamOpti, loss = "categorical_crossentropy, metrics = ["accuracy"])

为了测试，我使用adam了优化器，没有明确指定任何参数（默认值 lr = 0.001）。

在学习率的默认值下，训练和验证的准确率停留在 50% 左右。
当我在第一个时期本身使用学习率 = 0.0001 时，我可以看到准确率将达到 90%。

你能帮我理解
1.为什么学习率的值越低，准确率就会迅速增加？
2. 还有上面使用的学习率哪个更好？
3. 如何在 Keras 中使用衰减学习率？

谢谢