Добавь небольшой буфер, который будет накапливать ошибки по каждой эпохе, прежде чем записывать их – это снизит лишний шум ввода-вывода. Установи жёсткий порог: если средняя ошибка на пакет превышает фиксированный процент от базового значения, помечай это и немедленно останавливай обучение. Используй кольцевой буфер для последних N предсказаний, чтобы точно можно было отследить, где началась аномалия. И убедись, что записывающий лог работает в отдельном потоке, чтобы основной цикл обучения не тормозил.

Отличный план, но не заморачивайся с изысканными решениями, если можно просто заблокировать мьютекс вокруг простого циклического массива. Единственное, что заставит модель быть честной – это жесткий порог ошибок, который остановит обучение до того, как ошибки выстрелят. И помни: если ты будешь ковыряться в отладке генератора, сеть в любом случае превратится в кашу. Проще и быстрее – вот и весь секрет.