Почему ошибка loss и прецизионность precision не изменяются после первой эпохи обучения sequental модели

Дано:

model.compile(optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01),
          loss      = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(),    # https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/losses/CategoricalCrossentropy?hl=ru
          metrics   = tf.keras.metrics.Precision()                  # https://habr.com/ru/company/ods/blog/328372/
          )

• все слои - Dense, активация последнего = 'softmax', предыдущих - 'relu'
• X.shape = (100 000, 13), dtypes = float64|int64|uint8
• y.shape = (100 000, 9), dtypes = uint8
• model.fit(X, y, validation_split=0.2, batch_size=80, epochs=6, steps_per_epoch=1, shuffle=True)

Помогите понять:

• почему Ошибка/Прецизионность перестает меняться на 2 эпохе (причем, если запустить .fit повторно, то перестает меняться уже на 1 эпохе. Если вызывать .compile -> .fit, то снова перестает меняться на 2 эпохе)