在机器学习中，学习率是指在优化算法（如梯度下降）中控制参数更新步长的重要超参数。学习率的选择直接影响模型的收敛速度和性能，在实际应用中需要谨慎调整以实现最佳结果。为了克服学习率固定带来的问题，学习率调整策略成为了至关重要的技术。

学习率调整策略通过动态地调整学习率来提高模型的训练效率和性能。常见的学习率调整方法包括：

1. 按照预定时间表调整学习率：例如每隔一定的训练轮次或批次减小学习率，使得模型在后期更加稳定地收敛。

2. 基于性能的学习率调整：监控模型在验证集上的表现，根据表现调整学习率，比如当性能停止提升时降低学习率，避免陷入局部最优解。

3. 自适应学习率调整：采用诸如Adagrad、RMSProp、Adam等自适应学习率算法，根据梯度的历史信息来动态地调整学习率，提高训练效率。

这些策略可以有效克服静态学习率设置过高导致振荡或不足导致收敛缓慢的问题，从而加速模型的收敛并提高泛化能力。

总之，学习率调整策略在机器学习中扮演了至关重要的角色，帮助模型更快地收敛到最优解，并且提高了模型的泛化能力。不同的任务和数据集可能需要不同的学习率调整策略，因此对于特定问题的调参和策略选择是至关重要的。