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keras模型拟合函数的validation_split参数的默认值为0.0。这是否意味着如果不设置validation_split，模型将不会根据验证数据集进行评估？如果模型未根据验证数据集进行评估，那么在训练过程中，诸如平均绝对误差之类的损失值从何而来？它是用预测的训练数据批次和实际的训练数据批次计算的？
设置validation_split参数的好处和区别是什么？