衡量MAGNet模型的泛化能力可以通過以下方法：
交叉驗證：使用交叉驗證技術將數據集分成多個子集，在每個子集上訓練模型并在其他子集上進行測試，以評估模型在不同數據集上的表現。
測試集驗證：將數據集分成訓練集和測試集，使用訓練集訓練模型，然后在測試集上進行測試，評估模型在未見過的數據上的表現。
調整超參數：通過調整模型的超參數，如學習率、正則化參數等，來評估模型的泛化能力，找到最佳的超參數設置。
數據增強：使用數據增強技術擴大訓練集的規模，以增加模型對不同數據的泛化能力。
對比不同模型：將MAGNet模型與其他模型進行比較，評估其在相同數據集上的表現，以確定其泛化能力的優劣。
