Keras指标与callb中计算的指标不提供相同的结果

Question

我正试图使用预先雨淋的vgg16网络进行回归。作为损失和度量，我选择了平均绝对误差。我想检查一下这个分数是否正确，并在回调中实现了平均绝对分数。但是，结果与输出所见的结果不相同：

Training MAE:126.649451276
Epoch 1/100
638/638 [==============================] - 406s - loss: 38.9601 - mean_absolute_error: 38.9601
Training MAE:40.7683742351

Epoch 2/100
638/638 [==============================] - 362s - loss: 19.8719 - mean_absolute_error: 19.8719
Training MAE:43.2516028945

训练MAE应与上一时期的损失或平均绝对误差相同（或至少几乎相同）。第一个时代，这是可以的。第二个时代不是。MAE为43.24，但损失为19.87，keras提供的平均绝对误差为19.87。

我已经清理了代码，试图找出原因，但我找不到。为什么会发生这种事？

我的代码：

^{pr2}$