Cross Entropy Function Subtitution Example

$cost(W)=-\frac{1}{n}{\sum }_{i=1}^n{\sum }_{j=1}^k{y}_j^{(i)}log(p_j^{(i)})$

n = 1 : 하나의 샘플
k = 3 : 3 분류

$$cost(W)=-(y_{1}log(p_1)+y_{2}log(p_2)+y_{3}log(p_3))$$

$p_j$ : 한 샘플 내에서 예측값을 결정하는, 정답의 확률, $p_1+p_2+p_3=1$
$y_j$ : 예측이 $j$일때 1인 One-Hot Vector의 요소

선택의 개념. y는 어떤 로그항을 사용할까 결정함