DeepLearning4j是一個開源的深度學習庫，可以用來訓練神經網絡模型。在DeepLearning4j中，訓練神經網絡模型通常分為以下幾個步驟：

1. 數據準備：首先需要準備訓練數據集和測試數據集，確保數據格式正確并進行預處理。

2. 構建模型：使用DeepLearning4j提供的API構建神經網絡模型，包括定義網絡結構、選擇激活函數、設置優化器等。

3. 訓練模型：調用模型的fit方法來訓練模型，指定訓練數據集和參數，進行多次迭代學習。

4. 評估模型：使用測試數據集來評估模型的性能，包括計算損失函數、準確率等指標。

5. 調參優化：根據評估結果，調整模型的超參數，如學習率、批量大小、隱藏層節點數等，進行多次實驗以找到最優的模型配置。

在DeepLearning4j中，可以使用GridSearch等方法來進行超參數調優。GridSearch方法會自動嘗試不同的超參數組合，然后選擇最優的組合來訓練模型。

GridSearch gridSearch = new GridSearch.Builder()
            .hyperparameter(HyperParameter.builder().key("learningRate").values(0.01, 0.001).build())
            .hyperparameter(HyperParameter.builder().key("momentum").values(0.9, 0.99).build())
            .hyperparameter(HyperParameter.builder().key("hiddenLayerSize").values(100, 200).build())
            .candidateFactory(new RandomSearchCandidateGenerator())
            .scoreFunction(new TestSetAccuracyScoreFunction())
            .build();
        
        OptimizationResult result = gridSearch.optimize(model, trainData, testData, 5);

以上是一個簡單的GridSearch調參示例，其中定義了學習率、動量和隱藏層節點數等超參數的取值范圍，然后使用RandomSearchCandidateGenerator隨機生成候選參數組合，并使用TestSetAccuracyScoreFunction評估模型性能。最后調用optimize方法進行調參優化。

通過以上步驟，可以利用DeepLearning4j訓練和調參模型，找到最優的超參數組合，提高模型的性能和準確率。