我正在使用自动编码器来重构某些矩阵（像数据一样的运动），我尝试了不同的损失函数（自定义函数和keras），但没有一个函数解决了我的问题，问题是模型在训练和训练时给出的误差非常低验证，但即使我使用训练数据对其进行测试也一无所知！ （在测试数据失败之后，我确保它是否知道训练数据，但不知道。）
我尝试了所有在网上找到的解决方案，我以不同的方式重写了相同的模型。
史诗1/100 17560/17560 [==============================]-7秒411us / step-损失：0.0032-mean_squared_error：0.0032 时代2/100 17560/17560 [==============================]-6秒358us / step-损失：1.0405e-04-mean_squared_error： 1.0405e-04 时代3/100 17560/17560 [==============================]-6s 356us / step-损失：1.0057e-04-mean_squared_error： 1.0057e-04 时代4/100 17560/17560 [==============================]-6秒358us / step-损失：9.9528e-05-mean_squared_error： 9.9528e-05 时代5/100 17560/17560 [==============================]-6s 357us / step-损失：9.8787e-05-mean_squared_error： 9.8787e-05 时代6/100 17560/17560 [==============================]-6s 363us / step-损失：9.7531e-05-mean_squared_error： 9.7531e-05 时代7/100 17560/17560 [==============================]-6s 366us / step-损失：9.6862e-05-mean_squared_error： 9.6862e-05 时代8/100 17560/17560 [==============================]-6s 362us / step-损失：9.7063e-05-mean_squared_error： 9.7063e-05 时代9/100 17560/17560 [==============================]-6s 366us / step-损失：9.5844e-05-mean_squared_error： 9.5844e-05 时代10/100 17560/17560 [==============================]-6s 362us / step-损失：9.4295e-05-mean_squared_error： 9.4295e-05 时代11/100 17560/17560 [==============================]-6s 365us / step-损失：9.4820e-05-mean_squared_error： 9.4820e-05 时代12/100 17560/17560 [==============================]-6秒363us / step-损失：9.3577e-05-mean_squared_error： 9.3577e-05 时代13/100```
如果矩阵中的行为[-37.92577771，1.，2.] 可接受的重建值为[-35.92577771，1.5。 ，1.99]
结果是[8.379196，8.420334，5.801697]