这段代码属于哪个CNN模型def CNN_net(data, dict_dim, class_dim=14, emb_dim=128, hid_dim=128, hid_dim2=98): emb = fluid.layers.embedding(input=data, size=[dict_dim,emb_dim]) conv_3 = fluid.nets.sequence_conv_pool( input=emb, num_filters=hid_dim, filter_size = 3, act = "tanh", pool_type = "sqrt") conv_4 = fluid.nets.sequence_conv_pool( input=emb, num_filters=hid_dim2, filter_size=4, act = "tanh", pool_type="sqrt") output = fluid.layers.fc( input = [conv_3,conv_4], size=class_dim, act="softmax") return output

这段代码定义了一个自定义的CNN网络模型，它没有特定的名称，可以视为一个简单的文本分类模型。它使用了两个不同大小的卷积核进行特征提取，并通过池化操作进行降维。最后，通过全连接层将池化后的特征映射到类别数量（class_dim）上，使用softmax函数进行分类。

具体来说，这段代码中的网络结构如下：
1. 首先，通过`fluid.layers.embedding`层将输入数据（data）转换为词嵌入向量（emb），其中参数`dict_dim`表示词典的大小，`emb_dim`表示嵌入向量的维度。
2. 接下来，使用`fluid.nets.sequence_conv_pool`函数分别对输入进行两次卷积和池化操作：`conv_3`使用大小为3的卷积核和`tanh`激活函数，`conv_4`使用大小为4的卷积核和`tanh`激活函数。这里的`hid_dim`和`hid_dim2`分别表示第一个和第二个卷积层的输出通道数。
3. 最后，通过`fluid.layers.fc`层将两个池化结果（conv_3和conv_4）连接起来，并使用`softmax`激活函数得到最终的分类结果。参数`class_dim`表示分类的类别数。

需要注意的是，这段代码使用了百度开源的PaddlePaddle深度学习框架实现，如果你要在其他深度学习框架中使用，可能需要进行相应的修改和适配。