如何对MLP模型部分超参数进行调参，部分超参数进行自定义

MLP模型的超参数包括隐藏层大小、激活函数、优化器、学习率等等。对于这些超参数，我们可以采用网格搜索、贝叶斯优化等方法进行调参。具体可以参考sklearn中的GridSearchCV和BayesSearchCV。

而对于某些超参数，比如隐藏层的层数、每层的神经元个数等，可以根据自己的经验或专业知识进行自定义设置。例如，在处理图像等大规模数据时，可以增加隐藏层的层数，增强模型的表达能力；在处理文本等小规模数据时，可以减小隐藏层的层数，避免过拟合等问题。