python - Keras: model.prediction が model.evaluation の損失と一致しません

Question

このチュートリアルhttps://github.com/Hvass-Labs/TensorFlow-Tutorials/blob/master/23_Time-Series-Prediction.ipynb (別のデータセット) を適用しましたが、turorial は個々の出力から平均二乗誤差を計算しませんでした、そのため、比較関数に次の行を追加しました。

    mean_squared_error(signal_true,signal_pred)

しかし、予測からの損失と mse は、モデルからの損失と mse とは異なりました。テスト データの評価。model.evaluation (損失、前、mse) からのエラー (テスト セット):

    [0.013499056920409203, 0.07980187237262726, 0.013792216777801514]

個々のターゲットからのエラー (出力):

    Target0 0.167851388666284
    Target1 0.6068108648555771
    Target2 0.1710370357827747
    Target3 2.747463225418181
    Target4 1.7965991690103074
    Target5 0.9065426398192563 

モデルのトレーニングに問題があると思いますが、正確にどこにあるのかわかりませんでした。よろしくお願いします。

ありがとう