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demo/multi-label-classification/README.md

@@ -108,6 +108,8 @@ config = hub.RunConfig(use_cuda=True, use_data_parallel=True, use_pyreader=True,
 * `warmup_proportion`: 如果warmup_proportion>0, 例如0.1, 则学习率会在前10%的steps中线性增长至最高值learning_rate;
 * `lr_scheduler`: 有两种策略可选(1) `linear_decay`策略学习率会在最高点后以线性方式衰减; `noam_decay`策略学习率会在最高点以多项式形式衰减；
 
+PaddleHub提供了许多优化策略，如`AdamWeightDecayStrategy`、`ULMFiTStrategy`、`DefaultFinetuneStrategy`等，详细信息参见[策略](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub-API:-Strategy)
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 #### 运行配置
 `RunConfig` 主要控制Finetune的训练，包含以下可控制的参数: