[score_S_eu, score_U_eu, score_S_seu, score_U_seu, ~, ~]... = test_EXEM_GZSL(mapped_Xcomb, mean_Xbase, mean_Xhold_rec, mean_Xval_rec, avg_std_Xbase); [AUSUC_val, ~, ~, HM, fixed_bias] = Compute_AUSUC(score_S_eu, score_U_eu, Ycomb, label_S, label_U, []); val_acc_eu(c, n, g, d) = val_acc_eu(c, n, g, d) + AUSUC_val / nr_fold; val_HM_eu(c, n, g, d) = val_HM_eu(c, n, g, d) + HM / nr_fold; val_bias_eu(c, n, g, d) = val_bias_eu(c, n, g, d) + fixed_bias / nr_fold; [AUSUC_val, ~, ~, HM, fixed_bias] = Compute_AUSUC(score_S_seu, score_U_seu, Ycomb, label_S, label_U, []); val_acc_seu(c, n, g, d) = val_acc_seu(c, n, g, d) + AUSUC_val / nr_fold; val_HM_seu(c, n, g, d) = val_HM_seu(c, n, g, d) + HM / nr_fold; val_bias_seu(c, n, g, d) = val_bias_seu(c, n, g, d) + fixed_bias / nr_fold;

这段代码进行了模型评估和结果的累加。首先，使用函数 test_EXEM_GZSL 对 mapped_Xcomb、mean_Xbase、mean_Xhold_rec、mean_Xval_rec 和 avg_std_Xbase 进行测试，得到 score_S_eu、score_U_eu、score_S_seu 和 score_U_seu。

接下来，使用函数 Compute_AUSUC 计算 score_S_eu、score_U_eu 和 Ycomb 之间的评估指标，包括 AUSUC_val、HM（调和平均值）和 fixed_bias（固定偏差）。然后，将这些指标除以 nr_fold（交叉验证的折数）并累加到 val_acc_eu、val_HM_eu 和 val_bias_eu 中。

同样地，使用函数 Compute_AUSUC 计算 score_S_seu、score_U_seu 和 Ycomb 之间的评估指标，将其除以 nr_fold 并累加到 val_acc_seu、val_HM_seu 和 val_bias_seu 中。

这段代码的目的是计算并累加交叉验证的结果，以便最后计算平均值或其他统计量。