使用超参数调整方法，提高神经网络的训练精度。

已有一个基本的神经网络模型和基准测试数据集。
使用超参数调整方法，可以尝试以下几个方面来提高模型精度：

1. 调整学习速率和优化器参数，如使用自适应学习率的优化器；
2. 调整网络结构和层数，增加或减少神经元个数；
3. 使用不同的正则化技术，如 L1 和 L2 正则化、dropout 等；
4. 调整批量大小和训练迭代次数。

此外，还可以尝试使用不同的初始权重和不同的训练数据集进行训练，以寻找最优超参数组合。