我正在使用 Keras 为推荐实现一个简单的矩阵分解模型。我在运行模型时发现了一些奇怪的行为：
- 用户和物品的潜在因素趋向于零向量。
- 即使我只尝试拟合非零值（其值为 1），这些潜在因素仍然为 0。更奇怪的是，即使真实值（始终为 1）和预测值之间的差异，训练和验证损失也会减少（这是用户和项目潜在因素之间的点积）应该增加（因为这些潜在因素正在变为零）。我使用“mse”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，我不能发布我的代码，因为它很乱）。谢谢你。