Keras训练CNN模型时，如果出现loss为NaN的情况，可以通过以下几种方法来解决：
需要检查数据集和训练参数，确保数据集没有缺失值，并且参数设置正确，以免出现异常情况。
正则化技术可以限制神经网络的权重，从而防止过拟合，并有效减少loss出现NaN的可能性。常用的正则化技术有L1正则化、L2正则化和Dropout等。
梯度裁剪是一种技术，可以限制梯度的大小，从而防止梯度爆炸，从而有效减少loss出现NaN的可能性。
学习率过大会导致梯度爆炸，从而使loss变为NaN，应该尝试调整学习率，使其合适。
如果上述方法都不能有效解决loss为NaN的问题，可以尝试重新初始化权重，以便获得更好的模型表现。
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