MLP模型中哪些超参数可以执行GridSearchCV方法

在MLP模型中，以下的超参数可以使用GridSearchCV方法进行调优:

1. 隐藏层的神经元个数：可以尝试不同的神经元个数，根据数据集的大小和复杂度选择合适的神经元个数。

2. 隐藏层数：可以尝试不同的隐藏层数，一般情况下，一个或两个隐藏层就可以满足大多数问题。

3. 激活函数：可以尝试不同的激活函数进行比较，比如sigmoid、tanh、relu等。

4. 学习率：可以尝试不同的学习率进行比较，以寻找最优的学习率。

5. 批量大小：可以尝试不同的批量大小进行比较，以寻找最优的批量大小。

6. 正则化参数：可以尝试不同的正则化参数比较，以寻找最优的正则化参数，防止过拟合。

7. 优化器：可以尝试不同的优化器进行比较，比如SGD、Adam等。

使用GridSearchCV方法可以自动化地进行超参数的调优，将所有参数组合进行训练，寻找最优的参数组合。