衡量MAGNet模型的泛化能力可以通过以下方法：
交叉验证：使用交叉验证技术将数据集分成多个子集，在每个子集上训练模型并在其他子集上进行测试，以评估模型在不同数据集上的表现。
测试集验证：将数据集分成训练集和测试集，使用训练集训练模型，然后在测试集上进行测试，评估模型在未见过的数据上的表现。
调整超参数：通过调整模型的超参数，如学习率、正则化参数等，来评估模型的泛化能力，找到最佳的超参数设置。
数据增强：使用数据增强技术扩大训练集的规模，以增加模型对不同数据的泛化能力。
对比不同模型：将MAGNet模型与其他模型进行比较，评估其在相同数据集上的表现，以确定其泛化能力的优劣。
