Die Werte der Binary Cross-Entropy (BCE) Loss-Funktion bei Autoencodern hängen stark von der spezifischen Anwendung und den Daten ab, die du verwendest. Allgemein gesagt, gibt es keine festen "guten" oder "schlechten" Werte, da die Loss-Werte relativ zu deinem spezifischen Problem und Modell zu betrachten sind. Hier sind einige Richtlinien, die dir helfen können, die Performance deines Autoencoders zu bewerten: 1. **Vergleich mit Baseline**: Vergleiche die Loss-Werte deines Modells mit einer einfachen Baseline. Zum Beispiel könntest du die Loss-Werte eines zufälligen Modells oder eines sehr einfachen Modells berechnen und sehen, ob dein Autoencoder besser abschneidet. 2. **Konvergenz**: Beobachte, ob die Loss-Werte während des Trainings stabil sinken und schließlich konvergieren. Ein stetiger Rückgang der Loss-Werte ist ein gutes Zeichen dafür, dass dein Modell lernt. 3. **Rekonstruktionsqualität**: Neben den Loss-Werten solltest du auch die rekonstruierten Ausgaben deines Autoencoders visuell oder durch andere Metriken bewerten. Manchmal kann ein niedriger Loss-Wert nicht unbedingt eine gute Rekonstruktionsqualität bedeuten. 4. **Typische Werte**: Für viele Anwendungen liegen die BCE-Loss-Werte typischerweise zwischen 0 und 1, wobei Werte näher bei 0 besser sind. Aber wie bereits erwähnt, hängt dies stark von den Daten und der spezifischen Aufgabe ab. 5. **Overfitting**: Achte darauf, dass dein Modell nicht überfittet. Ein sehr niedriger Loss-Wert auf den Trainingsdaten, aber ein hoher Loss-Wert auf den Validierungsdaten kann ein Zeichen für Overfitting sein. Zusammengefasst: Es gibt keine festen "guten" Werte für die Binary Cross-Entropy Loss-Funktion bei Autoencodern. Es ist wichtig, die Loss-Werte im Kontext deines spezifischen Problems und im Vergleich zu Baselines und anderen Modellen zu betrachten.