Die Learning Rate (Lernrate) bei einem Adam-Optimizer ist ein Hyperparameter, der die Schrittweite bestimmt, mit der das Modell seine Parameter bei jedem Schritt des Trainings aktualisiert. Sie beeinflusst, wie schnell oder langsam ein Modell lernt. Eine zu hohe Lernrate kann dazu führen, dass das Modell die optimale Lösung überspringt, während eine zu niedrige Lernrate das Training sehr langsam macht und möglicherweise in einem lokalen Minimum stecken bleibt. Der Adam-Optimizer (Adaptive Moment Estimation) kombiniert die Vorteile von zwei anderen Erweiterungen des Stochastic Gradient Descent (SGD): AdaGrad und RMSProp. Er verwendet adaptive Lernraten für jeden Parameter und berechnet diese basierend auf den ersten und zweiten Momenten der Gradienten. Standardmäßig wird oft eine Lernrate von 0.001 für den Adam-Optimizer verwendet, aber dieser Wert kann je nach spezifischer Anwendung und Datensatz angepasst werden. Es ist wichtig, die Lernrate zu tunen, um die bestmögliche Leistung des Modells zu erzielen. Weitere Informationen zum Adam-Optimizer findest du in der Originalveröffentlichung: [Adam: A Method for Stochastic Optimization](https://arxiv.org/abs/1412.6980).