在深度学习训练过程中，由于问题的复杂性，可能出现损失（loss）不稳定或增长迅速（abnormal increase）的情况。这可能是因为过拟合（overfitting）或者学习率（learning rate）调整不当等因素导致的。解决这个问题的方法包括以下几个步骤：

1.检查数据集是否正确、标签是否正确、样本数量是否充足等问题。

2.检查模型结构是否正确，是否有过拟合等问题。可以通过正则化（regularization）或者调整模型参数等方式来解决过拟合问题。

3.使用更好的优化器（optimizer），例如Adam、Adadelta、RMSprop等优化器可以比传统的随机梯度下降（SGD）更好地调整学习率和避免损失不稳定的情况。

4.调整学习率。学习率太低会导致模型难以收敛，学习率太高会导致损失不稳定，可以通过使用逐步减小学习率的方法来调整学习率。

示例代码：

1. 检查数据集是否正确

我们可以使用Python的pandas库来检查数据集是否存在空值或异常值，例如：

import pandas as pd data = pd.read_csv('data.csv') print(data.isnull().sum()) #输出空值数量

如果输出的结果包含非零的值，则说明数据集存在空值。

2. 检查模型结构是否正确

我们可以通过keras提供的early stopping和checkpoint来观察模型的训练过程，例如：

from keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint es = EarlyStopping(monitor='val_loss', mode='