一、本文目的

关于如何训练词向量，如何将文本数据组织成Keras的要求，本文不会讲述。
本文的目的在于解决经典论文集中的CNN分类模型，如下图所示：

从上图中可以看到，每次训练时，filter size的大小是变化的，包括3、4、5。而网上流传的利用Keras构建CNN文本分类模型中，filter size是固定的，因此本文就是要解决filter size变化的情况下的CNN文本分类模型。

二、一般的Keras.CNN模型

一般的Keras.CNN模型中filter size是固定不变的，代码如下所示：

def build_model(dropout):
    embedding_dim = maxlen
    
    model = models.Sequential()
    
    # Embedding
    model.add(layers.Embedding(embedding_matrix.shape[0],
                               embedding_dim,
                               weights = [embedding_matrix],
                               input_le