相比于批量梯度下降（BGD）和随机梯度下降（SGD），小批量梯度下降综合了两者的优点，既在计算效率上比BGD更高，又比SGD更稳定，能够获得较为准确的梯度信息。总结来说，梯度下降算法的几何解释是，在目标函数的等高线中，沿着梯度的反方向移动参数，通过不断迭代更新参数的路径，最终达到目标函数的最小值。为了克服SGD的问题，可以使用小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent）

由输出结果可见，通过 GridSearchCV 网格查到的最优参数为:隐藏层数为(100，30)，最大池化层为 20，激活函数为sgd;通过观察数据结构可知，数据由 10000个样本组成，其中每一个样本是由784(28*28)个像素组成的图像，像素黑白用 0/1 进行表示，对应的label目标变量的每个字符图像的真实标签。②加载数据，数据文件保存在 mnist.gz 安装包中，因此需要对文件进行解