我使用了相同的数据集来训练和验证我的模型，但得到的训练和验证准确率/损失却不同。既然我使用的是相同的数据，准确率/损失不应该相同吗？

这是代码:

def create_model(dataset):    model = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.BatchNormalization(),                                        tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', ),                                        tf.keras.layers.MaxPool2D(2, 2),                                        tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),                                        tf.keras.layers.MaxPool2D(2, 2),                                        tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),                                        tf.keras.layers.MaxPool2D(2, 2),                                        tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),                                        tf.keras.layers.MaxPool2D(2, 2),                                        tf.keras.layers.Dropout(0.5),                                        tf.keras.layers.Flatten(),                                        tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),                                        tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax')])    model.compile(        optimizer='adam',        loss='sparse_categorical_crossentropy',        metrics=['sparse_categorical_accuracy'])    model.fit(dataset, validation_data=dataset)    return model

我得到的结果是:

100/100 [==============================] - 178s 2s/step - loss: 0.6487 - sparse_categorical_accuracy: 0.6212 - val_loss: 0.5866 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.7001

请注意，我只进行了一个epoch。

回答：

这是因为Dropout层在验证时不生效。此外，训练准确率是所有批次准确率的平均值，而验证准确率则是整个数据集的准确率。