Die Mean Square Error (MSE) ist eine gängige Metrik zur Bewertung der Leistung von Autoencodern. Gute MSE-Werte hängen stark vom spezifischen Anwendungsfall und den Daten ab, die du verwendest. Allgemein gilt: 1. **Niedrige MSE-Werte**: Ein niedriger MSE-Wert deutet darauf hin, dass der Autoencoder die Eingabedaten gut rekonstruiert. Typischerweise strebst du an, dass der MSE-Wert so niedrig wie möglich ist. 2. **Vergleich mit Baseline**: Es ist hilfreich, den MSE-Wert deines Modells mit einer Baseline zu vergleichen. Eine einfache Baseline könnte beispielsweise ein Modell sein, das immer den Mittelwert der Eingabedaten als Ausgabe liefert. 3. **Domänenspezifische Werte**: In einigen Domänen können spezifische MSE-Werte als gut angesehen werden. Beispielsweise könnten in der Bildverarbeitung MSE-Werte im Bereich von 0.01 bis 0.1 als akzeptabel gelten, während in anderen Bereichen andere Werte als gut betrachtet werden. 4. **Overfitting vermeiden**: Ein sehr niedriger MSE-Wert auf den Trainingsdaten, aber ein hoher MSE-Wert auf den Validierungsdaten kann ein Zeichen für Overfitting sein. Es ist wichtig, die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu überprüfen. Letztendlich ist es wichtig, den MSE-Wert im Kontext deines spezifischen Anwendungsfalls und im Vergleich zu anderen Modellen oder Baselines zu betrachten.