python - GridSearch で parameter_space を構成する方法は?

Question

以下の例を参照してください。

parameter_space = {
    'hidden_layer_sizes': [(200,100)],
    'activation': ['tanh', 'relu'],
    'solver': ['sgd', 'adam'],
    'alpha': [0.0001, 0.05],
    'learning_rate': ['constant','adaptive'],
}

clf = GridSearchCV(mlp, parameter_space, n_jobs=-1, cv=3)

問題は、私の ANN がどのように内部にとどまっているのかを理解することです。

この例では、入力層に 20 個のニューロン、200 個と 100 個のニューロンの 2 つの非表示層、および 1 個のニューロンを含む出力層を使用する必要があります。これは、問題がバイナリ分類であるためです。

InputLayer (20) --- Hiddenlayer 1 (200) --- Hiddenlayer2 (100) --- OutputLayer (1)

「hidden_​​layer_sizes」には非表示レイヤーのみが挿入されることはわかっていますが、入力レイヤーと出力レイヤーをどのように示すのでしょうか? また、"GridSearchCV" はどのように隠れ層のニューロンの数を変更して最適な構成を見つけるのでしょうか?