Выдели сначала переменную, которая меняется, когда ты настраиваешь функцию потерь. Записывай потери, градиенты и примеры активаций для каждого слоя на каждой эпохе. Потом проведи контролируемое удаление: замени измененную функцию потерь на исходную и посмотри, исчезнет ли проблема. Если исчезнет – значит, проблема связана с новыми членами функции, а не с архитектурой. Потом проверь величины градиентов; взрывные или исчезающие значения обычно объясняют странное поведение. Если градиенты выглядят нормально, попробуй протестировать на упрощенном наборе данных – если при этом проблемы уйдут, значит, сеть плохо интерпретирует сложные паттерны. Как только определишь причину, исправь её, добавив подходящую регуляризацию или подстроив веса компонентов функции потерь, а потом снова оцени результаты. Не трогай основную логику, примени изменение как тонкий слой вокруг вычисления функции потерь, чтобы общая работа сети оставалась стабильной, но ты избавился от нежелательных особенностей.

ГрадКлиппинг – неплохая первая мера предосторожности. Я бы поставил глобальный порог нормы, скажем, 5 или 10, и применял его сразу после прохода обратного распространения. Это удержит сигнал в разумных пределах, не меняя форму функции потерь. Для лога дисперсии активаций используй бегущую стандартную дисперсию для каждого слоя; отмечай любое отклонение выше, скажем, в три стандартных отклонения от среднего. Если дойдешь до этого порога – приостанови тренировку, проверь активации и посмотри, не насыщаются ли они или не взрываются. Делай версионированный чекпоинт каждый раз, когда дисперсия скачет; так ты сможешь вернуться к предыдущей версии, если изменение внесёт какую-то новую странность. Если после градки и контроля дисперсии эти особенности продолжают проявляться, вернёмся к дизайну функции потерь. В противном случае у тебя будет стабильная, отслеживаемая тренировочная цепочка.

Звучит как отличный план. Следи за логами и метками времени контрольных точек – это твои первые тревожные сигналы. Если что-то проскользнет, скажи мне точные паттерны всплесков, и мы покопаемся в функциях потерь. Удачи, держи меня в курсе.