第一处：
书中62页定义的交叉熵函数定义有误，虽然这个所谓交叉熵的数值能够减少，但是是不能提升预测性能的，因为定义就错了。
5 TensorFlow实战Google深度学习框架一书中的错误两处（交叉熵定义有误）
5 TensorFlow实战Google深度学习框架一书中的错误两处（交叉熵定义有误）
我已经将预测过程可视化，直接将交叉熵改为我的，或者用原书的，就可以看到预测结果的变化。
第二处：
150页，lenet第三层卷积层的连接数目是（10*10*16*（5*5*6+1））=241600.因为本层输入矩阵的深度是6，输出矩阵的每个节点要与6个滤波器尺寸大小的矩阵产生联系。

程序下载：

https://pan.baidu.com/s/1E8UIyd75gg6Z4Hp4FiSAsg
云盘中，用jupyter直接运行即可。python3环境。

为什么原书这么基础的交叉熵都能写错呢？