Métrica desconocida val_accuracy utilizando Keras Tuner

Estoy intentando usar el sintonizador Keras con el conjunto de datos fashion-mnist en Google Colab, este es mi código:

!pip install keras-tuner
import tensorflow as tf
import kerastuner
import numpy as np

print("Versión de TensorFlow: ", tf.version)

(xtrain, ytrain) , (xtest, ytest) = tf.keras.datasets.fashionmnist.loaddata()

def create_model(hp):

  numhiddenlayers = 1
  numunits = 8
  dropoutrate = 0.1
  learning_rate = 0.01

  if hp:
    numhiddenlayers = hp.Choice('numhiddenlayers', values = [1,2,3])
    numunits = hp.Choice('numunits', values = [8,16,32])
    dropoutrate = hp.Float('dropoutrate', minvalue = 0.1, maxvalue = 0.5)
    learningrate = hp.Float('learningrate', minvalue = 0.0001, maxvalue = 0.01)

  model = tf.keras.models.Sequential()

  model.add(tf.keras.layers.Flatten(input_shape = (28,28)))
  model.add(tf.keras.layers.Lambda(lambda x: x/255.))

  for _ in range(0, numhiddenlayers):
    model.add(tf.keras.layers.Dense(numunits, activation='relu'))
    model.add(tf.keras.layers.Dropout(dropoutrate))

  model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))

  model.compile(
      loss='sparsecategoricalcrossentropy',
      optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learningrate=learningrate),
      metrics=['accuracy']
  )

  return model

class CustomTuner(kerastuner.tuners.BayesianOptimization):
  def runtrial(self, trial, *args, **kwargs):
    kwargs['batchsize'] = trial.hyperparameters.Int('batchsize', 32, 128, step=32)
    super(CustomTuner, self).runtrial(trial, args, *kwargs)

tuner = CustomTuner(
    create_model,
    objective='val_accuracy',
    max_trials = 20,
    directory= 'logs',
    project_name='fashion_minist',
    overwrite=True,
)

search = tuner.search(
    xtrain, ytrain,
    validation_data=(xtest, y_test),
    epochs = 5,
)

Y estoy obteniendo el siguiente error:

ValueError: Unknown metric: val_accuracy

¿Estoy haciendo algo mal? Estoy obteniendo valores de val_accuracy en el proceso de entrenamiento, pero cuando el primer intento termina, se detiene con este error.