Chainer是一个深度学习框架，通常使用Grid Search、Random Search、Bayesian Optimization等方法进行超参数调优和交叉验证来优化模型。
在Chainer中，可以使用chainer.optimizers模块中的参数调优方法来进行超参数调优。例如，可以使用Adam、SGD等优化器，并设置不同的学习率、权重衰减等超参数进行调优。
对于模型验证，可以使用chainer.training模块中的Extension类来实现。可以使用EarlyStopping、PrintReport等扩展来监控模型性能并在训练过程中输出验证结果。
另外，Chainer也支持使用sklearn等机器学习库中的交叉验证方法来验证模型性能。可以将Chainer模型封装成sklearn的Estimator对象，然后使用sklearn的交叉验证方法来验证模型性能。
总的来说，Chainer提供了丰富的工具和方法来进行超参数调优和模型验证，开发者可以根据具体任务和需求选择合适的方法来优化模型。
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自定义损失函数：
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