要在CNTK中实现超参数调优和模型验证，可以采用以下步骤：
定义超参数空间：首先定义要调优的超参数空间，包括学习率、批大小、隐藏层大小等超参数。
创建交叉验证集：将数据集分成训练集、验证集和测试集。通常采用交叉验证的方式来划分数据集，确保模型的泛化能力。
定义模型：创建一个CNTK模型，包括输入节点、隐藏层、输出节点等结构。
设置评估指标：定义评估模型性能的指标，如准确率、损失函数等。
定义超参数搜索算法：选择一种超参数搜索算法，如随机搜索、网格搜索或贝叶斯优化算法。
在交叉验证集上训练模型：使用选定的搜索算法，在交叉验证集上训练模型，并根据验证集的性能来调整超参数。
模型验证：在测试集上验证模型的性能，评估模型的泛化能力。
通过以上步骤，可以实现在CNTK中进行超参数调优和模型验证，以获得最佳的模型性能和泛化能力。