TensorFlow > cross_entropyの定義 > tf.reduce_sum()の使い方の違い > インデックス１の総和の平均 / すべての総和

http://blog.brainpad.co.jp/entry/2016/02/12/163100
と
https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/tutorials/mnist/beginners/index.html
にてTensorFlowを勉強中。

braindPadさんのコードとtensorflow.orgのコードでreduce_sum()の使い方が若干違っている。

atBrainPad

# 誤差関数の交差エントロピー誤差関数を用意
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y))

tensorflow.org

cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))

後者の方ではインデックス1で総和をとった値のリストから平均を取る。
前者の方ではすべての値の総和を取る。

この違いが結果にどう影響するかは未消化。