Loss是使用MNIST数字集上的Keras的NAN

Loss是指在机器学习中用于衡量模型预测结果与真实标签之间差异的指标。在深度学习中，常用的损失函数有均方误差（Mean Squared Error，MSE）、交叉熵（Cross Entropy）等。

对于使用MNIST数字集上的Keras的NAN，NAN通常表示"not a number"，即非数字。在机器学习中，如果损失函数的计算结果为NAN，通常表示模型出现了问题，可能是由于数据异常、学习率设置不当、网络结构设计问题等原因导致的。

针对这个问题，可以尝试以下几个步骤来解决：

1. 数据预处理：检查输入数据是否存在异常值或缺失值，可以进行数据清洗、归一化等操作，确保输入数据的质量。
2. 调整学习率：尝试减小学习率，过大的学习率可能导致模型无法收敛，从而产生NAN的损失值。
3. 检查网络结构：检查网络结构是否存在问题，例如层数过多、参数设置不当等。可以尝试简化网络结构或者增加正则化项来减少模型复杂度。
4. 增加训练数据量：如果训练数据量较小，可能导致模型过拟合，可以尝试增加训练数据量来提高模型的泛化能力。
5. 尝试其他损失函数：如果使用的损失函数出现NAN，可以尝试使用其他合适的损失函数，例如交叉熵等。

对于腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，可以参考以下推荐：

1. 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）：提供了丰富的机器学习和深度学习服务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。
2. 腾讯云云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）：提供高性能、可扩展的云服务器，适用于各种计算任务。
3. 腾讯云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）：提供稳定可靠的云数据库服务，包括关系型数据库和NoSQL数据库。
4. 腾讯云对象存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）：提供高可用、高可靠的对象存储服务，适用于存储和管理各种类型的数据。

请注意，以上推荐仅为示例，实际选择产品时应根据具体需求进行评估和选择。