深度学习中神经网络多分类问题中，损失函数的计算

这个y_pre是我神经网络的输出，做的10分类题，batch_size为4个，

这个410的是神经网络的输出，那个14的是图片真实的label，他的损失函数不应该是预测的标签减去真实的标签吗？不应该先取出预测的标签再代入到代价函数中么？我不太明白这个地方，希望解答

还有这个注释的问题，

首先建议你取了解一下交叉熵是什么，为什么要用交叉熵就可以回答第一个问题（batch size可以先改成1比较好理解）
第二个问题就是函数的接口问题了，你这个函数应该是定义的就是y_pre要在前面的，你反过来肯定不行啊。用c++举例来说，类似(当然真实情况应该是会对其中的y经行扩展以适用交叉熵计算)：

int fun(int **a,int *b){
return 0;
}
int **a=arr[][];
int *b=arr[];
那么你调用fun只能调用fun（a,b）而不能调用fun（b,a）.

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