In der MNIST für ML-Anfänger definieren sie Kreuzentropie als Hy′( y) : = - ∑ichy′ichLog( yich)Hy′(y):=−∑iyi′log(yi)H_{y'} (y) := - \sum_{i} y_{i}' \log (y_i) i y ' iyichyiy_i ist der vorhergesagte Wahrscheinlichkeitswert für die Klasse und ist die wahre Wahrscheinlichkeit für diese...