3.3.3小节学习速率衰减与AdamOptimizer并无因果关系

[lilbedwin]

文中描述的学习速率衰减是将lr用placeholder的方式，feed进优化过程。在不同的train step间，通过python进行衰减计算。
任何optimizer理论上都可以采用这种技术，文中的如下描述：

“可以采用更好的优化算法，例如 AdamOptimizer。随着迭代过程的次数，学习速率将指 数级衰减，在模型训练后期可以得到一个更稳定的精度和损失曲线。”

或许会给人造成误解，认为lr衰减是某些特定optimizer（例如AdamOptimizer）引入的特性。