在滚动轴承故障诊断的卷积神经网络中加入x = x+torch.randn_like(x)*1 数值多少为好

在为滚动轴承故障诊断设计卷积神经网络时，加入噪声可以增加模型的鲁棒性和泛化性能。但是，噪声大小需要根据具体情况进行调整，过大或过小都可能对模型的效果产生负面影响。因此，建议对滚动轴承故障数据集进行一定的统计分析，然后根据数据的特性来决定噪声大小的取值。

一种常见的方法是通过计算数据集的均值和标准差来进行标准化，然后再加入一定比例的噪声。比如，可以使用以下代码来实现：

mean = torch.mean(x)
std = torch.std(x)
x = (x - mean) / std  # 数据标准化
x = x + torch.randn_like(x) * std * 0.1  # 加入噪声，噪声大小为标准差的 10%

其中，`std * 0.1` 是噪声的放大倍数，可以根据实际情况进行调整。