Update Strategy.md

docs/API/Strategy.md

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 在PaddleHub中，Strategy代表了在对[Task](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/develop/docs/API/Task.md)进行Finetune时，应该使用怎样的策略。这里的策略，包含了对预训练参数使用怎样的学习率，使用哪种类型的优化器，使用什么类型的正则化等
 
-### `class paddlehub.finetune.strategy.AdamWeightDecayStrategy(learning_rate=1e-4, lr_scheduler="linear_decay", warmup_proportion=0.0, weight_decay=0.01, optimizer_name=None)`
+## `class paddlehub.finetune.strategy.AdamWeightDecayStrategy(learning_rate=1e-4, lr_scheduler="linear_decay", warmup_proportion=0.0, weight_decay=0.01, optimizer_name=None)`
 
 基于Adam优化器的学习率衰减策略
 > ### 参数
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 >     strategy=strategy)
 > ```
 
-### `class paddlehub.finetune.strategy.DefaultFinetuneStrategy(learning_rate=1e-4, optimizer_name=None, regularization_coeff=1e-3)`
+## `class paddlehub.finetune.strategy.DefaultFinetuneStrategy(learning_rate=1e-4, optimizer_name=None, regularization_coeff=1e-3)`
 
 默认的Finetune策略，该策略会对预训练参数增加L2正则作为惩罚因子
 > ### 参数