PythonライブラリfastFMのハイパーパラメータの調節をしたいです。SGD（勾配降下法）ソルバーを使用しています。

前提・実現したいこと

Python3のFactorization MachinesのライブラリであるfastFMを用いて、2値分類を行おうとしています。
現在fastFMの勾配降下法SGDソルバーを用いたいと思っていますが、ハイパーパラメータの調節の仕方が分かりません。

以下はfastFMを用いた分類タスクの勾配降下法SGDソルバーの定義であり、引数として与えるハイパーパラメータが複数あります。
class fastFM.sgd.FMClassification(n_iter, init_stdev, rank, random_state, l2_reg_w, l2_reg_V, step_size)

上記のハイパーパラメータの中でも特に
init_stdev、l2_reg_w, l2_reg_V, step_size
を調節したいのですが、各ハイパーパラメータの値にあたりもつけられていない状況です。
このような状況では、どのようにハイパーパラメータを調節していけばよろしいでしょうか。

sklernのGridserchCVやRandamizedSerchCVなどと組み合わせることが出来るのでしょうか。
（sklernの中で関数として定義されていないものと、組み合わせるにはどのようにしたら良いでしょうか。）

よろしくお願いいたします。