我实现了一个简单的矩阵分解模型，用于使用Keras进行推荐。运行模型时我发现了一些奇怪的行为：
- 用户＆＃39;和物品＆＃39;潜在因素倾向于转向零。
- 即使我只尝试拟合非零值（值为1），这些潜在因素仍然会变为0.更奇怪的是，即使真值之间的差异（总是为1），训练和验证损失也会减少。应该增加预测值（用户和项目潜在因素之间的点积）（因为这些潜在因素变为零）。我用的是＆＃39; mse＆＃39;作为损失指标。
我不知道发生了什么。如果有人以前遇到过这个问题，如果您能分享您的解决方案，我将不胜感激。 （对不起，我无法发布我的代码，因为它非常混乱）。谢谢。