小批量梯度下降算法（Mini-Batch Gradient Descent, MGD）是批量梯度下降算法（Batch Gradient Descent）和隨機梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent, SGD）的折中方案。它通過在每次疊代時隨機選擇一部分樣本來計算梯度，並更新模型參數，從而在計算複雜度和收斂速度之間取得平衡。
小批量梯度下降算法的具體實現方式是，每次從訓練樣本集中隨機抽取一個大小為batch_size的小樣本集，然後在這些樣本集上使用批量梯度下降算法的更新規則來更新權重。batch_size是每次隨機抽取的樣本點的個數，通常設定為2的冪次方，這樣更有利於利用GPU進行加速處理。
小批量梯度下降算法的優點在於：
計算複雜度較低：由於每次只計算一小部分樣本的梯度，減少了計算量。
收斂速度較快：通過使用批量梯度下降算法的更新規則，可以更快地接近最優解。
可以利用矩陣運算的並行性：由於批量梯度下降算法可以並行處理多個樣本，小批量梯度下降算法同樣可以利用這種並行性加速計算。
然而，小批量梯度下降算法也存在一些局限性，例如在處理大規模數據集時，如果batch_size設定不當，可能會導致過擬合或者欠擬合。因此，在實際套用中，選擇合適的小批量大小需要考慮數據集大小、模型複雜度、收斂速度等因素。