chainerのsoftmax_cross_entropy()について

pythonとも機械学習とも勉強不足でわからない点があったため、chainerの交差エントロピー誤差を計算するsoftmax_cross_entropy() について質問させてください。 MNISTを識別するサンプルコード https://github.com/pfnet/chainer/blob/master/examples/mnist/train_mnist.py を動かしてみました。 疑問に思った点は以下です。 49行目のreturn F.softmax_cross_entropy(y, t), F.accuracy(y, t) で、多クラス識別をする際の交差エントロピー誤差は、出力層のユニット数分(ラベルに対応するユニットだけでなくほかのユニットの確率も余事象として)計算しなければならないのに、教師データtを1ofK表記にせず、そのまま渡している点。 交差エントロピーは与えられた

[glass-_-onion]

Softmax関数を使った時のクロスエントロピーの話題。とても勉強になった。