std=(0.2112, 0.2148, 0.2115)

The values provided are likely the standard deviations of a dataset with three variables. Without additional context or information, it is difficult to determine the exact nature of the dataset or how the standard deviations were calculated.

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cross_val: mean= 0.10638923276691482 , std= 0.004789053732947336

根据您提供的信息，我可以初步分析出这是一个经过交叉验证（cross-validation）的模型性能评估指标。其中，mean表示交叉验证的平均得分，std表示得分的标准差。在这个指标中，mean得分为0.1063，std为0.0048。这意味着模型的平均表现较好，但是在不同的交叉验证中得分有一定的波动。需要进一步的分析和比较才能确定模型的优劣和稳定性。

if train_flg: mu = x.mean(axis=0) xc = x - mu var = np.mean(xc**2, axis=0) std = np.sqrt(var + 10e-7) xn = xc / std self.batch_size = x.shape[0] self.xc = xc self.xn = xn self.std = std self.running_mean = self.momentum * self.running_mean + (1-self.momentum) * mu self.running_var = self.momentum * self.running_var + (1-self.momentum) * var

这段代码是在批量归一化层中进行训练模式下的前向传播操作。它先计算输入张量 x 的均值 mu 和方差 var，然后对 x 进行标准化（即归一化）得到标准化后的张量 xn。其中，xc 表示原始输入张量 x 与均值 mu 的差。std 表示标准差，var 是方差，10e-7 是一个很小的数，用于避免方差为 0 的情况。self.batch_size 表示当前 batch 的大小，self.xc 表示 xc 的值，self.xn 表示 xn 的值，self.std 表示 std 的值。接着，它使用动量法更新 running_mean 和 running_var，用于在测试时对输入样本进行标准化。其中，self.momentum 是一个超参数，用于控制更新的速度。最后，它乘以缩放参数 gamma，再加上平移参数 beta，得到最终的输出张量 out，并返回该张量。