diff --git a/doc/fluid/api_cn/dygraph_cn/InverseTimeDecay_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/dygraph_cn/InverseTimeDecay_cn.rst
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--- a/doc/fluid/api_cn/dygraph_cn/InverseTimeDecay_cn.rst
+++ b/doc/fluid/api_cn/dygraph_cn/InverseTimeDecay_cn.rst
@@ -5,26 +5,37 @@ InverseTimeDecay
 
 .. py:class:: paddle.fluid.dygraph.InverseTimeDecay(learning_rate, decay_steps, decay_rate, staircase=False, begin=0, step=1, dtype='float32')
 
-在初始学习率上运用逆时衰减。
+该接口提供反时限学习率衰减的功能。
 
-训练模型时，最好在训练过程中降低学习率。通过执行该函数，将对初始学习率运用逆向衰减函数。
+反时限学习率衰减计算方式如下。
 
-.. code-block:: text
+当staircase为False时，计算公式为：
 
-    if staircase == True:
-         decayed_learning_rate = learning_rate / (1 + decay_rate * floor(global_step / decay_step))
-    else:
-         decayed_learning_rate = learning_rate / (1 + decay_rate * global_step / decay_step)
+.. math::
 
-参数：
-    - **learning_rate** (Variable|float)-初始学习率
-    - **decay_steps** (int)-见以上衰减运算
-    - **decay_rate** (float)-衰减率。见以上衰减运算
-    - **staircase** (Boolean)-若为True，按间隔区间衰减学习率。默认：False
-    - **begin** (int) - 起始步，默认为0。
-    - **step** (int) - 步大小，默认为1。
-    - **dtype**  (str) - 学习率的dtype，默认为‘float32’
+    decayed\_learning\_rate = \frac{learning\_rate}{1 + decay\_rate * \frac{global\_step}{decay\_step}}  
+
+当staircase为True时，计算公式为：
+
+.. math::
+
+    decayed\_learning\_rate = \frac{learning\_rate}{1 + decay\_rate * math.floor(\frac{global\_step}{decay\_step})}
 
+式中，
+
+- :math:`decayed\_learning\_rate` ： 衰减后的学习率。
+式子中各参数详细介绍请看参数说明。
+
+参数：
+    - **learning_rate** (Variable|float) - 初始学习率值。如果类型为Variable，则为shape为[1]的Tensor，数据类型为float32或float64；也可以是python的float类型。
+    - **decay_steps** (int) - 衰减步数，见以上衰减运算式子。
+    - **decay_rate** (float)- 衰减率。见以上衰减运算。
+    - **staircase** (bool，可选) - 指定是否按阶梯状衰减。若为True, 学习率变化曲线呈阶梯状。若为False，学习率变化值曲线为平滑的曲线。默认值为False。
+    - **begin** (int，可选) - 起始步，即以上运算式子中global_step的初始化值。默认值为0。
+    - **step** (int，可选) - 步大小，即以上运算式子中global_step的每次的增量值，使得global_step随着训练的次数递增。默认值为1。
+    - **dtype** (str，可选) - 初始化学习率变量的数据类型，可以为"float32", "float64"。默认值为"float32"。
+
+返回： 无
 
 **代码示例**