1 .结构

2.参数与超参数
sequence_length
Q: 对于CNN, 输入与输出都是固定的，可每个句子长短不一, 怎么处理?
A: 需要做定长处理, 比如定为n, 超过的截断, 不足的补0. 注意补充的0对后面的结果没有影响，因为后面的max-pooling只会输出最大值，补零的项会被过滤掉.
num_classes
多分类, 分为几类.
vocabulary_size
语料库的词典大小, 记为|D|.
embedding_size
将词向量的维度, 由原始的 |D| 降维到 embedding_size.
filter_size_arr
多个不同size的filter

3.Embedding Layer
通过一个隐藏层, 将 one-hot 编码的词 投影 到一个低维空间中.
本质上是特征提取器，在指定维度中编码语义特征. 这样, 语义相近的词, 它们的欧氏距离或余弦距离也比较近.

4.Convolution Layer
为不同尺寸的 filter 都建立一个卷积层. 所以会有多个 feature map.
图像是像素点组成的二维数据, 有时还会有RGB三个通道, 所以它们的卷积核至少是二维的.
从某种程度上讲, word is to text as pixel is to image, 所以这个卷积核的 size 与 stride 会有些不一样.

5.Max-Pooling Layer
max-pooling只会输出最大值, 对输入中的补0 做过滤.

6.SoftMax 分类 Layer
最后接一层全连接的 softmax 层，输出每个类别的概率。