1. 检查网络结构：首先检查模型的网络结构和参数是否正确，确认神经网络的层数、每层的神经元数以及其他设置是否合适。如果神经网络的结构不合理，可能导致模型无法收敛。
2. 调整学习率：A2C算法中的学习率对收敛非常关键，如果学习率设置过大，可能会导致损失值增加；如果学习率设置过小，则可能需要更长时间才能收敛。因此，对于异常的损失值，可以尝试调整学习率来解决问题。例如，可以尝试减小学习率来使模型更加稳定。
3. 加入正则化项：在神经网络中加入正则化项可以避免过拟合，不仅可以提高模型的泛化能力，还可以增加模型的稳定性。
4. 调整训练数据：A2C算法可能会因为训练数据的问题而导致收敛困难。因此，可以尝试使用更多的数据样本来训练模型，或者对训练数据进行清理和过滤。
5. 尝试其他算法：如果以上方法无法有效解决问题，可以尝试其他的强化学习算法，例如PPO、DDPG等。这些算法在特定的情况下可以有效提高收敛速度和效果。

代码示例：

# 调整学习率
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0001)

# 加入正则化项
nn.CrossEntropyLoss(size_average=False)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0001