Chainer是一個深度學習框架，通常使用Grid Search、Random Search、Bayesian Optimization等方法進行超參數調優和交叉驗證來優化模型。
在Chainer中，可以使用chainer.optimizers模塊中的參數調優方法來進行超參數調優。例如，可以使用Adam、SGD等優化器，并設置不同的學習率、權重衰減等超參數進行調優。
對于模型驗證，可以使用chainer.training模塊中的Extension類來實現。可以使用EarlyStopping、PrintReport等擴展來監控模型性能并在訓練過程中輸出驗證結果。
另外，Chainer也支持使用sklearn等機器學習庫中的交叉驗證方法來驗證模型性能。可以將Chainer模型封裝成sklearn的Estimator對象，然后使用sklearn的交叉驗證方法來驗證模型性能。
總的來說，Chainer提供了豐富的工具和方法來進行超參數調優和模型驗證，開發者可以根據具體任務和需求選擇合適的方法來優化模型。
