1. reduce_lr = ReduceLROnPlateau
    2. (monitor=‘val_loss’, factor=0.5, patience=2, verbose=1)
    1. monitor：被监测的量
    2. factor：每次减少学习率的因子，学习率将以lr = lr*factor的形式被减少
    3. 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
    4. mode：‘auto’，‘min’，‘max’之一，在min模式下，如果检测值触发学习率减少。在max模式下，当检测值不再上升则触发学习率减少。
    5. epsilon：阈值，用来确定是否进入检测值的“平原区”
    6. cooldown：学习率减少后，会经过cooldown个epoch才重新进行正常操作
    7. min_lr：学习率的下限