在给定的数据集上训练一个深度学习模型，并使用该模型预测一个新数据点的分类。
输入包含训练数据集和测试数据点。数据集应该包含特征和标签，以及模型的类型和超参数，如学习率、层数等。
训练一个深度学习模型的步骤如下：

1. 加载和预处理数据集，包括特征和标签。

2. 选择一个适当的深度学习模型，并定义其超参数和优化器。

3. 在训练数据集上训练模型。

4. 使用经过训练的模型对测试数据点进行分类预测。

5. 对模型进行评估，例如计算准确率、精度和召回率等指标。

需要注意的是，在训练时应该使用交叉验证等方法来避免过拟合，同时调整超参数以提高模型性能。