Binary Cross Entropy (BCE) ist eine Verlustfunktion, die häufig in binären Klassifikationsproblemen verwendet wird. Sie misst die Differenz zwischen den vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten und den tatsächlichen binären Labels (0 oder 1). Ein niedriger BCE-Wert zeigt an, dass das Modell gut darin ist, die richtigen Klassen vorherzusagen. Gute BCE-Werte hängen stark vom spezifischen Anwendungsfall und den Daten ab, aber hier sind einige allgemeine Richtlinien: 1. **Werte nahe 0**: Ein BCE-Wert nahe 0 deutet darauf hin, dass das Modell sehr gut ist. In der Praxis ist es jedoch selten, dass der Wert genau 0 erreicht wird. 2. **Werte zwischen 0 und 0.5**: Diese Werte sind in der Regel akzeptabel und zeigen, dass das Modell eine vernünftige Leistung erbringt. 3. **Werte über 0.5**: Diese Werte deuten darauf hin, dass das Modell Schwierigkeiten hat, die Daten korrekt zu klassifizieren und möglicherweise verbessert werden muss. Es ist wichtig zu beachten, dass der BCE-Wert allein nicht ausreicht, um die Leistung eines Modells vollständig zu bewerten. Weitere Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Recall und der F1-Score sollten ebenfalls berücksichtigt werden, um ein umfassendes Bild der Modellleistung zu erhalten.