classes – Erro TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: ‘output_dim’ ao instanciar objeto de rede neural convulucional

Fiz um curso sobre redes neurais aplicadas ao processamento de linguagem natural e agora estou tentando instanciar um objeto baseado na classe construída em aula (com algumas modificações, pois meus dados são diferentes). O objetivo é classificar três sentimentos, todos baseados em texto. Quando instancio a classe abaixo, obtenho o seguinte erro: ‘TypeError: init() missing 1 required positional argument: ‘output_dim”. Não vi ‘output_dim’ na documentação do Keras, do qual minha classe herda, e tampouco coloquei esse parâmetro no meu método construtor init.Alguém poderia me ajudar com isso?

class DCNN(tf.keras.Model):
def init(self,
vocab_size,
emb_dim= 128,
nb_filters = 50,
ffn_units=512,
nb_classes = 3,
dropout_rate = 0.1,
training = False,
name = ‘dcnn’):
super(DCNN, self).init(name = name)

self.embedding = layers.Embedding(vocab_size, emb_dim = 128)
self.bigram = layers.Conv1D(filters = nb_filters, kernel_size=2, 
                               padding = 'same', 
                               activation = 'relu')
self.trigram = layers.Conv1D(filters = nb_filters, kernel_size=3, 
                               padding = 'same', 
                               activation = 'relu')
self.fourgram = layers.Conv1D(filters = nb_filters, kernel_size=4, 
                               padding = 'same', 
                               activation = 'relu')

self.pool = layers.GlobalMaxPool1D()

self.dense_1 = layers.Dense(units = ffn_units, activation= 'relu')

self.dropout = layers.Dropout(rate = dropout_rate)

self.last_dense = layers.Dense(units = nb_classes, activation= 'softmax')

def call(self, inputs, training):
x = self.embedding(inputs) #inicio do fluxo da rede neural, embedding
x_1 = self.bigram(x)
x_1 = self.pool(x_1)
x_2 = self.trigram(x)
x_2 = self.pool(x_2)
x_3 = self.fourgram(x)
x_3 = self.pool(x_3)

merged = tf.concat((x_1, x_2, x_3), axis = -1) ##concatena o output do pooling
merged = self.dense_1(merged) #liga os dados da concatenação à camada densa
merged = self.dropout(merged, training) #zera porção dos neuronios
output = self.last_dense(merged) #liga camada de drop out nessa camada

return output 

#instanciação

dcnn = DCNN(vocab_size = 3276, emb_dim = 100, nb_filters = 100,
ffn_units = 256, nb_classes = 3,
dropout_rate = 0.2)

TypeError: init() missing 1 required positional argument: ‘output_dim’