在ANN回归任务中，出现NaN损失值通常是由于训练数据中存在缺失值或异常值导致的。解决该问题的方法主要有以下几种：

1. 数据清洗：检查训练数据中是否存在缺失值或异常值，并对其进行处理。可以使用pandas库中的dropna()函数删除缺失值，或使用fillna()函数填充缺失值。

import pandas as pd

# 删除缺失值
df = df.dropna()

# 填充缺失值
df = df.fillna(0)

2. 特征工程：对数据进行特征工程，包括特征选择、特征变换等。可以使用sklearn库中的Imputer类来处理缺失值，使用RobustScaler类来处理异常值。

from sklearn.preprocessing import Imputer, RobustScaler

# 处理缺失值
imputer = Imputer(strategy='mean')
X = imputer.fit_transform(X)

# 处理异常值
scaler = RobustScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

3. 模型调参：调整ANN模型的超参数，如学习率、隐藏层大小等。可以使用GridSearchCV类来进行网格搜索，找到最优的超参数组合。

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 定义参数网格
param_grid = {'learning_rate': [0.001, 0.01, 0.1],
              'hidden_layer_sizes': [(10,), (20,), (30,)]}

# 网格搜索
grid_search = GridSearchCV(ANN_model, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X, y)

# 最优参数
best_params = grid_search.best_params_

4. 增加训练样本数量：增加训练样本数量可以减少模型过拟合的可能性，进而降低NaN损失值的出现。

# 增加训练样本数量
X_new, y_new = generate_additional_samples(X, y)
X_train = np.concatenate((X, X_new))
y_train = np.concatenate((y, y_new))

# 重新训练模型
ANN_model.fit(X_train, y_train)

以上是几种常见的解决"ANN回归NaN损失值"的方法，具体选择哪种方法取决于数据的特点和问题的具体情况。