Keras中当Loss和Metrics定义都是mse时，为什么显示不同？

Keras中当Loss和Metrics定义都是mse时，为什么显示不同？

这个问题不少细心的同学都有发现，我们感觉，既然loss和metrics都是一样的计算方法时，为什么会不同呢？

实际上，造成这个微小差异的原因在于，模型评价的时候（metrics的结果）是模型训练完一个批次后，对这个批次做的评价。而显示的loss却是在训练过程中的这个批次样本产生的loss的均值。