我搜索了很多答案，但没有找到一个让我满意的。

如果我理解正确的话，在 model.fit() 过程中，Keras 会将最后一个批次的损失值打印到终端。

如果我在训练集上调用 model.evaluate()，我会得到整个集合的损失值。

所以，直觉上，如果我在训练集的一个单一实例上调用 model.evaluate()，我应该得到一个值，这个值是调用 model.evaluate() 在整个训练集上得到的值的一小部分。但实际上，我得到的值接近甚至大了约10倍。为什么会这样呢？

回答：

如果我理解正确的话，在 model.fit() 过程中，Keras 会将最后一个批次的损失值打印到终端。

一般来说是的，但这也取决于你的 verbose 参数；如果设置为 2，你会得到每轮一行的输出，但如果你设置为 1，你会得到一个进度条，显示每个批次和其他信息的详细情况。

这也会打印你模型中包含的其他指标（如准确率、均方误差等）。

现在，我认为你期望的直觉行为并不完全正确。首先，我必须说这也取决于你的具体模型和架构，因为一些特性如 Dropout 层可能会有自己的特定交互，可能会改变你的损失和指标的结果。

关键是，model.evaluate() 方法是以批次方式进行计算的，正如文档中所指定的。两个重要的参数是 batch_size，即每次评估步骤的样本数，以及 steps，即完成评估所需的步骤（批次）数。

深入研究 model.evaluate() 的源代码，我们可以看到它会平均由 steps 或 num_samples 返回的批次大小损失和其他指标。

这意味着如果你只传递一个样本，你得到的结果将被除以 1（因此得到更高的值），而如果你提供更多样本（如你的测试数据），结果将被大于 1 的数字平均，从而得到比使用较少样本时更“小”的值。