!37060 fix patience docs in reducelronplatue

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docs/api/api_python/mindspore/mindspore.ReduceLROnPlateau.rst

@@ -14,7 +14,7 @@ mindspore.ReduceLROnPlateau
 
     - **monitor** (str) - 监控指标。如果是边训练边推理场景，合法的monitor配置值可以为"loss", "eval_loss"以及实例化 `Model` 时传入的metric名称；如果在训练时不做推理，合法的monitor配置值为"loss"。当monitor为"loss"时，如果训练网络有多个输出，默认取第一个值为训练损失值。默认值："eval_loss"。
     - **factor** (float) - 学习率变化系数，范围在0-1之间。默认值：0.1。
-    - **patience** (int) - `moniter` 相对历史最优值变好超过 `min_delta` 视为当前epoch的模型效果有所改善，`patience` 为等待的无改善epoch的数量。默认值：10。
+    - **patience** (int) - `moniter` 相对历史最优值变好超过 `min_delta` 视为当前epoch的模型效果有所改善，`patience` 为等待的无改善epoch的数量，当内部等待的epoch数 `self.wait` 大于等于 `patience` 时，训练停止。默认值：10。
     - **verbose** (bool) - 是否打印相关信息。默认值：False。
     - **mode** (str) - `{'auto', 'min', 'max'}` 中的一种，'min'模式下将在指标不再减小时改变学习率，'max'模式下将在指标不再增大时改变学习率，'auto'模式将根据当前 `monitor` 指标的特点自动设置。默认值："auto"。
     - **min_delta** (float) - `monitor` 指标变化的最小阈值，超过此阈值才视为 `monitor` 的变化。默认值：1e-4。

mindspore/python/mindspore/train/callback/_reduce_lr_on_plateau.py

@@ -57,7 +57,8 @@ class ReduceLROnPlateau(Callback):
             `new_lr = lr * factor`. Default: 0.1.
         patience (int): `monitor` value is better than history best value over
             `min_delta` is seen as improvement, `patience` is number of epochs
-            with no improvement after which learning rate
+            with no improvement that would be waited. When the waiting
+            counter `self.wait` is larger than or equal to `patience`,  the lr
             will be reduced. Default: 10.
         verbose (bool): If False: quiet, if True: print related information.
             Default: False.