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Python Keras LSTM训练损失在一个时期内瞬间增加

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我正在训练一个

LSTM

来预测价格图。为了做到这一点，我将数据整理成3D，有一个特定的时间窗口，比如10天来预测第二天

我不是在进行训练和测试之前对数据进行洗牌。因此，最新的数据被用作测试。对于无状态的

LSTM

，这是个好主意吗

第二，在一个时期内，训练首先是减少的，但在这个时期的中途，训练突然增加了一个数量级？发生这种情况的可能原因是什么？这是正常的行为。也就是说，一个时代的损失应该不断减少，这是我的误解吗

我使用贝叶斯优化找到正确的超参数，我使用默认学习率的

adam

优化器。以及在0和1之间规范化数据