我对caret 包有一个非常具体的问题，但是我仍然希望在这里找到帮助。

我最近使用 caret 包并用method = 'mlp'.
我查看了 Max Kuhn（caret 的开发者）的github 页面，上面说你只需要调整一个超参数：大小（隐藏层中的神经元数量）。这真的很方便。

然而，它进一步指出，用于训练的插入符号建立在RSNNS 包（Bergmeier 提供）之上。在这个 RSNNS 包中实现的mlp 模型在大小超参数（即 learnFunc、hiddenActFunc、Std_Backpropagation、maxit）上具有额外的可调参数。

所以我问自己插入符号对这些参数使用什么值？默认值还是那些优化的？