Keras Modelクラスのfit() と train_on_batch() の結果が異なる

Question

KerasのModelクラスを使用した下記の２種類のコードがあります。
前者(fit)は学習が進む(training lossが徐々に低下する)のに対し、
後者(train_on_batch)は、学習が進まず、training lossが大きく上下にぶれてしまいます。

下記に記載のコード部分を除く、データのロードやモデルの定義部分はすべて同じコードになっています。

両者のlossが乖離した決定的な原因をご教示ください。

train_x: 学習データ shape = (データ数, 224, 224, 3)
train_y: 教師ラベル shape = (データ数, 1)
BATCH_SIZE: バッチサイズ(16)

...

BATCH_SIZE = 16
EPOCH = 30

model.compile(loss='mse', optimizer='Adam')

history = model.fit(train_x, train_y, batch_size=BATCH_SIZE , epochs=EPOCH , verbose=1) 

...

BATCH_SIZE = 16
EPOCH = 30

model.compile(loss='mse', optimizer='Adam')

from sklearn.utils import shuffle

history = []

for e in range(EPOCH):
    train_x, train_y = shuffle(train_x, train_y)
    
    for it in (range(train_x.shape[0]//BATCH_SIZE):

        batch_x = train_x[it*BATCH_SIZE: (it+1)*BATCH_SIZE]
        batch_y = train_y[it*BATCH_SIZE: (it+1)*BATCH_SIZE]

        train_loss = model.train_on_batch(batch_x, batch_y)
        history.append(train_loss)