知否？知否？一文看懂深度文字分類之DPCNN原理與程式碼

【導讀】ACL2017年中，騰訊AI-lab提出了Deep Pyramid Convolutional Neural Networks for Text Categorization(DPCNN)。論文中提出了一種基於word-level級別的網路-DPCNN，由於上一篇文章介紹的TextCNN 不能通過卷積獲得文字的長距離依賴關係，而論文中DPCNN通過不斷加深網路，可以抽取長距離的文字依賴關係。實驗證明在不增加太多計算成本的情況下，增加網路深度就可以獲得最佳的準確率。‍

作者 | 何從慶

本文經授權轉載自 AI演算法之心

DPCNN結構

究竟是多麼牛逼的網路呢？我們下面來窺探一下模型的芳容。

DPCNN結構細節

模型是如何通過加深網路來捕捉文字的長距離依賴關係的呢？下面我們來一一道來。為了更加簡單的解釋DPCNN，這裡我先不解釋是什麼是Region embedding，我們先把它當作word embedding。

等長卷積

首先交代一下卷積的的一個基本概念。一般常用的卷積有以下三類：

假設輸入的序列長度為n，卷積核大小為m，步長(stride)為s,輸入序列兩端各填補p個零(zero padding),那麼該卷積層的輸出序列為(n-m+2p)/s+1。

(1) 窄卷積(narrow convolution): 步長s=1,兩端不補零，即p=0，卷積後輸出長度為n-m+1。

(2) 寬卷積(wide onvolution) ：步長s=1,兩端補零p=m-1，卷積後輸出長度 n+m-1。

(3) 等長卷積(equal-width convolution): 步長s=1,兩端補零p=(m-1)/2，卷積後輸出長度為n。如下圖所示，左右兩端同時補零p=1,s=3。

池化

那麼DPCNN是如何捕捉長距離依賴的呢？這裡我直接引用文章的小標題——Downsampling with the number of feature maps fixed。

作者選擇了適當的兩層等長卷積來提高詞位embedding的表示的豐富性。然後接下來就開始 Downsampling (池化)。再每一個卷積塊(兩層的等長卷積)後，使用一個size=3和stride=2進行maxpooling進行池化。序列的長度就被壓縮成了原來的一半。其能夠感知到的文字片段就比之前長了一倍。

例如之前是隻能感知3個詞位長度的資訊，經過1/2池化層後就能感知6個詞位長度的資訊啦，這時把1/2池化層和size=3的卷積層組合起來如圖所示。

固定feature maps(filters)的數量

為什麼要固定feature maps的數量呢?許多模型每當執行池化操作時，增加feature maps的數量，導致總計算複雜度是深度的函式。與此相反，作者對feature map的數量進行了修正，他們實驗發現增加feature map的數量只會大大增加計算時間，而沒有提高精度。

另外，夕小瑤小姐姐在知乎也詳細的解釋了為什麼要固定feature maps的數量。有興趣的可以去知乎搜一搜，講的非常透徹。

固定了feature map的數量，每當使用一個size=3和stride=2進行maxpooling進行池化時，每個卷積層的計算時間減半(資料大小減半)，從而形成一個金字塔。

這就是論文題目所謂的 Pyramid。

好啦，看似問題都解決了，目標成功達成。剩下的我們就只需要重複的進行等長卷積+等長卷積+使用一個size=3和stride=2進行maxpooling進行池化就可以啦，DPCNN就可以捕捉文字的長距離依賴啦！

Shortcut connections with pre-activation

但是！如果問題真的這麼簡單的話，深度學習就一下子少了超級多的難點了。

(1) 初始化CNN的時，往往各層權重都初始化為很小的值，這導致了最開始的網路中，後續幾乎每層的輸入都是接近0，這時的網路輸出沒有意義；

(2) 小權重阻礙了梯度的傳播，使得網路的初始訓練階段往往要迭代好久才能啟動；

(3) 就算網路啟動完成，由於深度網路中仿射矩陣（每兩層間的連線邊）近似連乘，訓練過程中網路也非常容易發生梯度爆炸或彌散問題。

當然，上述這幾點問題本質就是梯度彌散問題。那麼如何解決深度CNN網路的梯度彌散問題呢？當然是膜一下何愷明大神，然後把ResNet的精華拿來用啦！ ResNet中提出的shortcut-connection/ skip-connection/ residual-connection（殘差連線）就是一種非常簡單、合理、有效的解決方案。

類似地，為了使深度網路的訓練成為可能，作者為了恆等對映，所以使用加法進行shortcut connections，即z+f(z),其中 f 用的是兩層的等長卷積。這樣就可以極大的緩解了梯度消失問題。

另外，作者也使用了 pre-activation，這個最初在何凱明的“Identity Mappings in Deep Residual Networks上提及，有興趣的大家可以看看這個的原理。直觀上，這種“線性”簡化了深度網路的訓練，類似於LSTM中constant error carousels的作用。而且實驗證明  pre-activation優於post-activation。

整體來說，巧妙的結構設計，使得這個模型不需要為了維度匹配問題而擔憂。

Region embedding

同時DPCNN的底層貌似保持了跟TextCNN一樣的結構，這裡作者將TextCNN的包含多尺寸卷積濾波器的卷積層的卷積結果稱之為Region embedding，意思就是對一個文字區域/片段（比如3gram）進行一組卷積操作後生成的embedding。

另外，作者為了進一步提高效能，還使用了tv-embedding (two-views embedding)進一步提高DPCNN的accuracy。

上述介紹了DPCNN的整體架構，可見DPCNN的架構之精美。本文是在原始論文以及知乎上的一篇文章的基礎上進行整理。本文可能也會有很多錯誤，如果有錯誤，歡迎大家指出來！建議大家為了更好的理解DPCNN ，看一下原始論文和參考裡面的知乎。

用Keras實現DPCNN網路

這裡參考了一下kaggle的程式碼，模型一共用了七層，模型的引數與論文不太相同。這裡濾波器通道個數為64(論文中為256)，具體的引數可以參考下面的程式碼，部分我寫了註釋。

def CNN(x):
   block = Conv1D(filter_nr, kernel_size=filter_size, padding=same, activation=linear,
               kernel_regularizer=conv_kern_reg, bias_regularizer=conv_bias_reg)(x)
   block = BatchNormalization()(block)
   block = PReLU()(block)
   block = Conv1D(filter_nr, kernel_size=filter_size, padding=same, activation=linear,
               kernel_regularizer=conv_kern_reg, bias_regularizer=conv_bias_reg)(block)
   block = BatchNormalization()(block)
   block = PReLU()(block)
   return block

def DPCNN():
   filter_nr = 64 #濾波器通道個數
   filter_size = 3 #卷積核
   max_pool_size = 3 #池化層的pooling_size
   max_pool_strides = 2 #池化層的步長
   dense_nr = 256 #全連線層
   spatial_dropout = 0.2
   dense_dropout = 0.5
   train_embed = False
   conv_kern_reg = regularizers.l2(0.00001)
   conv_bias_reg = regularizers.l2(0.00001)

   comment = Input(shape=(maxlen,))
   emb_comment = Embedding(max_features, embed_size, weights=[embedding_matrix], trainable=train_embed)(comment)
   emb_comment = SpatialDropout1D(spatial_dropout)(emb_comment)

   #region embedding層
   resize_emb = Conv1D(filter_nr, kernel_size=1, padding=same, activation=linear,
               kernel_regularizer=conv_kern_reg, bias_regularizer=conv_bias_reg)(emb_comment)
   resize_emb = PReLU()(resize_emb)
   #第一層
   block1 = CNN(emb_comment)
   block1_output = add([block1, resize_emb])
   block1_output = MaxPooling1D(pool_size=max_pool_size, strides=max_pool_strides)(block1_output)
   #第二層
   block2 = CNN(block1_output)
   block2_output = add([block2, block1_output])
   block2_output = MaxPooling1D(pool_size=max_pool_size, strides=max_pool_strides)(block2_output)
   #第三層
   block3 = CNN(block2_output)
   block3_output = add([block3, block2_output])
   block3_output = MaxPooling1D(pool_size=max_pool_size, strides=max_pool_strides)(block3_output)  
   #第四層
   block4 = CNN(block3_output)
   block4_output = add([block4, block3_output])
   block4_output = MaxPooling1D(pool_size=max_pool_size, strides=max_pool_strides)(block4_output)
   #第五層
   block5 = CNN(block4_output)
   block5_output = add([block5, block4_output])
   block5_output = MaxPooling1D(pool_size=max_pool_size, strides=max_pool_strides)(block5_output)
   #第六層
   block6 = CNN(block5_output)
   block6_output = add([block6, block5_output])
   block6_output = MaxPooling1D(pool_size=max_pool_size, strides=max_pool_strides)(block6_output)
   #第七層
   block7 = CNN(block6_output)
   block7_output = add([block7, block6_output])
   output = GlobalMaxPooling1D()(block7_output)
   #全連線層
   output = Dense(dense_nr, activation=linear)(output)
   output = BatchNormalization()(output)
   output = PReLU()(output)
   output = Dropout(dense_dropout)(output)
   output = Dense(6, activation=sigmoid)(output)

   model = Model(comment, output)
   model.summary()
   model.compile(loss=binary_crossentropy,
               optimizer=optimizers.Adam(),
               metrics=[accuracy])
   return model

DPCNN實戰

上面我們用keras實現了我們的DPCNN網路，這裡我們藉助kaggle的有毒評論文字分類競賽來實戰下我們的DPCNN網路。

具體地程式碼，大家可以去我的GitHub上面找到原始碼： 

https://github.com/hecongqing/TextClassification/blob/master/DPCNN.ipynb

參考：

https://ai.tencent.com/ailab/media/publications/ACL3-Brady.pdf

https://zhuanlan.zhihu.com/p/35457093

https://www.kaggle.com/michaelsnell/conv1d-dpcnn-in-keras

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（本文為 AI科技大本營轉載文章，轉載請微信聯絡原作者。）

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