准确性低于grid_search_cv.best_score

Question

我正在研究CNN模型，我正在尝试使用以下代码在我的模型上进行GridSearchCV：

from tensorflow.keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV, KFold
model = KerasClassifier(build_fn=create_model, batch_size=250, verbose=0)

param_grid = {'dropout_rate':[0,0.05], 
              'lrate':[0.00004, 0.00006], 
              'epochs':[30], 
              'batch_size':[75, 50]}
grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=5)
model = grid.fit(train_Images, y_train, validation_data=(test_Images, y_test)) 

# summarize results
print("Best: %f using %s" % (model.best_score_, model.best_params_))

这是我得到的结果： 最佳：0.897916，使用{'batch_size'：75，'dropout_rate'：0，'epochs'：30，'lrate'：4e-05}

但是，如果我使用相同的数据和相同的参数，则我的准确度约为0.8。

model = create_model(dropout_rate = 0, lrate=0.00004)
batch_size = 75
epochs = 30

# train model
history = model.fit(train_Images, y_train, batch_size=batch_size,
    epochs=epochs, validation_data=(test_Images, y_test))

这是什么问题？