Autoencoder 的损失值高可能由于以下几个原因：

1. 数据不统一：Autoencoder 需要对数据进行归一化或标准化，将数据统一到0到1或-1到1的范围内，否则会导致损失函数计算出的值非常大。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 进行归一化
scaler = MinMaxScaler()
x_train = scaler.fit_transform(x_train)
x_test = scaler.transform(x_test)

2. 模型设计问题：Autoencoder 的模型可能存在设计问题，可以考虑增加或减少层数、更改激活函数或使用正则化方法等。

from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
from keras import regularizers

input_shape = (784,)
encoding_dim = 32

# 定义输入
input_data = Input(shape=input_shape)

# 编码层
encoded = Dense(encoding_dim, activation='relu', 
                activity_regularizer=regularizers.l1(10e-5))(input_data)

# 解码层
decoded = Dense(input_shape[0], activation='sigmoid')(encoded)

autoencoder = Model(inputs=input_data, outputs=decoded)

autoencoder.compile(optimizer='adadelta', loss='binary_crossentropy')

autoencoder.fit(x_train, x_train,
                epochs=50,
                batch_size=256,
                shuffle=True,
                validation_data=(x_test, x_test))

3. 数据集问题：如果数据集的样本量过小，Autoencoder 可能无法充分学习，可以考虑增加数据量或使用降维方法。

from sklearn.decomposition import PCA

# PCA降维
pca = PCA(n_components=32)
x_train = pca.fit_transform(x_train)
x_test = pca.transform(x_test)

# 或者使用数据增强
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

datagen = ImageDataGenerator(
      rotation_range=20,
      width_shift_range=0.1,
      height_shift_range=0.1,
      shear_range=0.1,
      zoom_range=0.1,
      horizontal_flip=True,
      vertical_flip=False,
      fill_mode='nearest')

datagen.fit(x_train)