分類問題で用いられる交差エントロピー誤差（Cross Entropy Loss）の数理的意義に関する記述として、最も適切なものを1つ選択してください。
出典G検定オリジナル模擬試験
ア
正解ラベルの真の確率分布と、モデルが予測した確率分布との間のカルバック・ライブラー情報量（KL情報量）を最小化することと等価である。
イ
予測確率と正解ラベルの差の絶対値を単純に足し合わせたものであり、常に正解ラベルから0.5を差し引いて計算する。
ウ
平均二乗誤差に比べて、予測が大きく外れているときの勾配が極端に小さくなるため、誤った初期値からの脱出が困難である。
エ
損失値がゼロになるのは、全クラスの予測確率が一様に0.1ずつ均等に分散したときである。