VAEモデルのロス率算出方法について

現在、下記のページを参考にVAEモデルの作成を行っています。

https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/ug/train-a-variational-autoencoder-vae-to-generate-images.html

こちらの学習について、損失関数としてELBOを用いてロスを算出していることは分かりました。

しかし学習する画像の種類によってロスの値が変わってしまい、学習ができているかの定量的評価を行うことができません。

（例えば犬の学習を行ったモデルと猫の学習を行ったモデルでロスの値が違う）

そこでこのロスをロス率に置き換えることができればと考えているのですが実装ができていません。

こちらのロスをロス率として算出することは可能でしょうか？

宜しくお願い致します。

[Kenta]

ここでいうロス率とはどのようなものを想定されていますか？

[和神 水ノ江]

ここでは学習精度の指標、のようなものを想定しています。

例えばロスの値をグラフにした結果が下図のようになったとします。

このとき、約600回目以降の状態で生成した画像の精度は十分でしたが、これは定性評価になります。

これを定量的に、ロスがこれくらいまで下がったので学習は十分である、のようなことが言えればと考えています。

分かりにくいかと思いますが宜しくお願い致します。