为什么评估骰子损失与评估骰子指标不同？

Question

我正在使用以下python代码计算损失。

def dice_coefficient(y_true, y_pred, smooth=1.):
    y_true_f = K.flatten(y_true)
    y_pred_f = K.flatten(y_pred)
    intersection = K.sum(y_true_f * y_pred_f)
    return (2. * intersection + smooth) / (K.sum(y_true_f) + K.sum(y_pred_f) + smooth)


def dice_coefficient_loss(y_true, y_pred):
    return -dice_coefficient(y_true, y_pred)

model.compile(
    optimizer=opt,
    loss=dice_coefficient_loss,
    metrics=[dice_coefficient],
)

我的模型以此结束一个时代

488/487 [=============================]-823秒2秒/步-损失： -0.9217-骰子系数：0.9217-val_loss：-0.9367-val_dice_coefficient：0.8289

为什么val_loss和val_dice_coefficient不同，哪一个是正确的？我认为0.8289是正确的，但是为什么在所有时期评估损失都存在差异。

我通过培训一改变了验证生成器，但两者之间还是有区别的。我正在使用Adam，我的模型是3dunet。我有批处理规范。我不使用正则化也没有辍学