ef update_ mini_ batch(self, mini_ batch, eta) :对单个小批次数据使用反向传播梯降来更新网络的权重和偏置。(python代码)

好的，以下是该方法的Python代码实现：

def update_mini_batch(self, mini_batch, eta):
    """
    对单个小批次数据使用反向传播梯度下降来更新神经网络的权重和偏置。
    :param mini_batch: 一个元组列表 (x, y)，代表输入和相应的输出。
    :param eta: 学习速率。
    """
    nabla_b = [np.zeros(b.shape) for b in self.biases]
    nabla_w = [np.zeros(w.shape) for w in self.weights]
    for x, y in mini_batch:
        delta_nabla_b, delta_nabla_w = self.backpropagation(x, y)
        nabla_b = [nb + dnb for nb, dnb in zip(nabla_b, delta_nabla_b)]
        nabla_w = [nw + dnw for nw, dnw in zip(nabla_w, delta_nabla_w)]
    self.weights = [w - (eta / len(mini_batch)) * nw for w, nw in zip(self.weights, nabla_w)]
    self.biases = [b - (eta / len(mini_batch)) * nb for b, nb in zip(self.biases, nabla_b)]

其中，`nabla_b`和`nabla_w`分别代表偏置和权重的梯度，使用`backpropagation`方法计算得到。然后，通过对小批次数据中每个样本的梯度求和，得到整个小批次的梯度。最后，使用梯度下降算法来更新权重和偏置，从而优化神经网络的性能。