function [score_S, score_U] = test_V_GZSL(V, Sim_S, Sim_U, X) W_S = construct_W(V, Sim_S); W_U = construct_W(V, Sim_U); score_S = X * W_S'; score_U = X * W_U'; end

这段代码是一个测试函数 test_V_GZSL 的实现。它接受参数 V、Sim_S、Sim_U 和 X，并返回两个分数矩阵 score_S 和 score_U。

首先，通过调用 construct_W(V, Sim_S) 构建权重矩阵 W_S。构建 W_S 的具体实现可能在代码的其他部分。

然后，计算 X 与 W_S 的乘积，即 score_S = X * W_S'。其中，X 是输入数据矩阵，W_S' 是 W_S 的转置。

接下来，通过调用 construct_W(V, Sim_U) 构建权重矩阵 W_U。构建 W_U 的具体实现可能在代码的其他部分。

然后，计算 X 与 W_U 的乘积，即 score_U = X * W_U'。其中，X 是输入数据矩阵，W_U' 是 W_U 的转置。

最后，将分数矩阵 score_S 和 score_U 返回给调用者。

请注意，这是对给定代码片段的解释，如果有其他函数或变量定义，请提供更多上下文。

相关问题

function [score_S_eu, score_U_eu, score_S_seu, score_U_seu, score_S_orig_eu, score_S_orig_seu]... = test_EXEM_GZSL(X, mean_S, mean_S_rec, mean_U_rec, std_Xtr) % Prediction accuracy score_S_eu = test_NN_euclidean(X, mean_S_rec); score_U_eu = test_NN_euclidean(X, mean_U_rec); score_S_seu = test_NN_std_euclidean(X, mean_S_rec, std_Xtr); score_U_seu = test_NN_std_euclidean(X, mean_U_rec, std_Xtr); score_S_orig_eu = test_NN_euclidean(X, mean_S); score_S_orig_seu = test_NN_std_euclidean(X, mean_S, std_Xtr); end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Loss or Accuracy %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function score = test_NN_euclidean(X, mean_X) score = -pdist2_fast(X, mean_X); end function score = test_NN_std_euclidean(X, mean_X, std_X) score = -pdist2_fast(bsxfun(@rdivide, X, std_X), bsxfun(@rdivide, mean_X, std_X)); end

这段代码实现了基于 EXEM 的 GZSL（Generalized Zero-Shot Learning）模型的测试过程。

首先，调用 test_NN_euclidean 函数，将输入样本 X 和已知类别样本的重构特征表示 mean_S_rec 作为参数，计算它们之间的欧氏距离得分，并将结果保存在 score_S_eu 中。

接下来，调用 test_NN_euclidean 函数，将输入样本 X 和未知类别样本的重构特征表示 mean_U_rec 作为参数，计算它们之间的欧氏距离得分，并将结果保存在 score_U_eu 中。

然后，调用 test_NN_std_euclidean 函数，将输入样本 X、已知类别样本的重构特征表示 mean_S_rec 和训练集的标准差 std_Xtr 作为参数，计算它们之间的标准化欧氏距离得分，并将结果保存在 score_S_seu 中。

再次，调用 test_NN_std_euclidean 函数，将输入样本 X、未知类别样本的重构特征表示 mean_U_rec 和训练集的标准差 std_Xtr 作为参数，计算它们之间的标准化欧氏距离得分，并将结果保存在 score_U_seu 中。

最后，调用 test_NN_euclidean 函数，将输入样本 X 和已知类别样本的原始特征表示 mean_S 作为参数，计算它们之间的欧氏距离得分，并将结果保存在 score_S_orig_eu 中。

同时，调用 test_NN_std_euclidean 函数，将输入样本 X、已知类别样本的原始特征表示 mean_S 和训练集的标准差 std_Xtr 作为参数，计算它们之间的标准化欧氏距离得分，并将结果保存在 score_S_orig_seu 中。

这段代码主要是计算输入样本与已知类别样本和未知类别样本之间的距离得分，用于后续的分类准确率计算和模型性能评估。

[score_S_eu, score_U_eu, score_S_seu, score_U_seu, ~, ~]... = test_EXEM_GZSL(mapped_Xte, mean_Xtr, mean_S_rec, mean_U_rec, avg_std_Xtr); [acc_eu, auc_record_eu, ~, HM_eu, ~] = Compute_AUSUC(score_S_eu, score_U_eu, Yte, label_S, label_U, fixed_bias); [acc_seu, auc_record_seu, ~, HM_seu, ~] = Compute_AUSUC(score_S_seu, score_U_seu, Yte, label_S, label_U, fixed_bias); disp([acc_eu, HM_eu]); disp([acc_seu, HM_seu]); attr2 = zeros(size(attr2, 1), pca_d); attr2(label_S, :) = mean_S_rec; attr2(label_U, :) = mean_U_rec;

这段代码进行了基于 EXEM 的 GZSL（Generalized Zero-Shot Learning）模型的测试和评估。

首先，调用 test_EXEM_GZSL 函数，将 mapped_Xte、mean_Xtr、mean_S_rec、mean_U_rec 和 avg_std_Xtr 作为输入参数，得到 score_S_eu、score_U_eu、score_S_seu 和 score_U_seu。这些分数表示已知类别和未知类别样本在两种不同的评估指标下的得分。

接下来，调用 Compute_AUSUC 函数，将 score_S_eu、score_U_eu、Yte、label_S、label_U 和 fixed_bias 作为输入参数，计算准确率、AUC（Area Under the Curve）、Harmonic Mean（HM）等评估指标，并将结果存储在变量 acc_eu、auc_record_eu、HM_eu 中。同样地，调用 Compute_AUSUC 函数，计算 score_S_seu、score_U_seu 对应的评估指标，并将结果存储在变量 acc_seu、auc_record_seu、HM_seu 中。

然后，使用 disp 函数打印出 acc_eu、HM_eu 和 acc_seu、HM_seu 的值，即准确率和 HM 值。

最后，初始化一个大小与 attr2 相同的全零矩阵 attr2，并将 mean_S_rec 和 mean_U_rec 的值分别赋给对应的行。这个操作用于记录已知类别和未知类别样本的特征表示，以备后续使用。