Keras-损失和度量标准在验证时有所不同

如何解决Keras-损失和度量标准在验证时有所不同

我正在将keras.applications.vgg19与一些自定义损失函数（基于交叉熵）一起使用。我正在使用损失函数作为损失和指标。训练时，我得到的损耗和指标值都相同，但为了验证，这些值是不同的。

Epoch 1/7
 - 111s - loss: 3.3320 - loss_metric: 3.3320 - val_loss: 3.0186 - val_loss_metric: 3.0993 
Epoch 2/7
 - 90s - loss: 3.0934 - loss_metric: 3.0934 - val_loss: 3.0394  - val_loss_metric: 3.0424 
Epoch 3/7
 - 91s - loss: 3.0643 - loss_metric: 3.0643 - val_loss: 3.0139  - val_loss_metric: 3.0031 
Epoch 4/7
 - 90s - loss: 3.0411 - loss_metric: 3.0411 - val_loss: 3.0588  - val_loss_metric: 2.9770 
Epoch 5/7
 - 90s - loss: 3.0170 - loss_metric: 3.0170 - val_loss: 2.8466  - val_loss_metric: 2.9625 
Epoch 6/7
 - 90s - loss: 2.9866 - loss_metric: 2.9866 - val_loss: 3.0236  - val_loss_metric: 2.9133 
Epoch 7/7
 - 91s - loss: 2.9447 - loss_metric: 2.9447 - val_loss: 2.9063  - val_loss_metric: 3.0723

一些注意事项：

1. 我知道这可能是由于使用了正则化，但是，在Keras implementation of VGG19
中我没有找到任何正则化
2. 我知道有一个has been fixed for TF2的错误。 我正在使用TensorFlow GPU 2.1.0和Keras 2.3.1

有人可以告诉我我想念什么吗？