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(shù)將數(shù)據(jù)集分成多個子集，在每個子集上訓(xùn)練模型并在其他子集上進行測試，以評估模型在不同數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)。
測試集驗證：將數(shù)據(jù)集分成訓(xùn)練集和測試集，使用訓(xùn)練集訓(xùn)練模型，然后在測試集上進行測試，評估模型在未見過的數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。
調(diào)整超參數(shù)：通過調(diào)整模型的超參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、正則化參數(shù)等，來評估模型的泛化能力，找到最佳的超參數(shù)設(shè)置。
數(shù)據(jù)增強：使用數(shù)據(jù)增強技術(shù)擴大訓(xùn)練集的規(guī)模，以增加模型對不同數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)，以確定其泛化能力的優(yōu)劣。
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