クロスエントロピー誤差関数は、主に分類問題において使用されます。この関数は、予測値（y）と正解ラベル（t）の間の差異を測るために使用されます。
クロスエントロピー誤差関数
数学的には、クロスエントロピー誤差関数は以下のように表されます。
E = -Σ(t * log(y))
ここで、tは正解ラベル（one-hotエンコーディングされたもの）、yは予測値です。
x = np.linspace(-5,5,100) y = np.log(x) plt.plot(x,y) plt.show()
計算上の安定性のために、yに0が含まれる場合に対処する必要があります。具体的には、log(0)の計算は定義されていないため、エラーが発生します。
これを回避するために、上記のコードではdelta（非常に小さい値）をyに加えています。これにより、yが0に近い場合でも計算が安定し、エラーを回避することができます。
つまり、deltaを使用することで、数値的な安定性が向上し、計算上の問題を回避することができます。
