梯度下降是神经网络学习的基础，通过调整权重和偏差来最小化成本函数。网络接受手写数字的训练数据，经过多次调整后，能够识别未见过的图像。虽然网络在分类准确率上表现良好，但其内部机制并未如预期那样识别边缘和模式。实际操作中，网络可能仅仅是记忆数据，而非理解图像结构。学习的过程涉及计算梯度并向下移动以找到局部最小值，后续将探讨反向传播算法的具体实现。