этап обучения и этап проверки различаются по тензорному потоку

Question

Я использую функцию обратного вызова Тензор для визуализации на тензорной доске.

tensorboard = tf.keras.callbacks.TensorBoard(
    log_dir='logs',
    histogram_freq=1,
    write_graph=True,
    write_images=True,
    update_freq='epoch',
    profile_batch=2,
    embeddings_freq=1,
    )

Я использую простую модель и использую конвейер данных в качестве входных данных для модели. Здесь векторный слой содержит feature_columns каждой функции:

model = tf.keras.Sequential([
    feature_layer,
    tf.keras.layers.Dense(units = 12, activation='relu', use_bias = True, kernel_initializer= 'glorot_uniform', bias_initializer = 'zeros'),
    tf.keras.layers.Dense(units = 6, activation='relu', use_bias = True, kernel_initializer= 'glorot_uniform', bias_initializer = 'zeros'),
    tf.keras.layers.Dense(units = 2, activation='softmax')
    ])

Я использую Адам в качестве оптимизатора, разреженную категоричную кроссцентропию в качестве потерь и точность в качестве метрик. Вот мой график тензорной доски:

red line = train   
blue line = validation

Моя проблема в том, почему он показывает шаг тренировки меньше шага валидации.