【导读】ACL2017年中，腾讯AI-lab提出了Deep Pyramid Convolutional Neural Networks for Text Categorization(DPCNN)。论文中提出了一种基于word-level级别的网络-DPCNN，由于上一篇文章介绍的TextCNN 不能通过卷积获得文本的长距离依赖关系，而论文中DPCNN通过不断加深网络，可以抽取长距离的文本依赖关系。实验证明在不增加太多计算成本的情况下，增加网络深度就可以获得最佳的准确率。‍

作者 | 何从庆

本文经授权转载自 AI算法之心

DPCNN结构

究竟是多么牛逼的网络呢？我们下面来窥探一下模型的芳容。

DPCNN结构细节

模型是如何通过加深网络来捕捉文本的长距离依赖关系的呢？下面我们来一一道来。为了更加简单的解释DPCNN，这里我先不解释是什么是Region embedding，我们先把它当作word embedding。

等长卷积

首先交代一下卷积的的一个基本概念。一般常用的卷积有以下三类：

假设输入的序列长度为n，卷积核大小为m，步长(stride)为s,输入序列两端各填补p个零(zero padding),那么该卷积层的输出序列为(n-m+2p)/s+1。

(1) 窄卷积(narrow convolution): 步长s=1,两端不补零，即p=0，卷积后输出长度为n-m+1。

(2) 宽卷积(wide onvolution) ：步长s=1,两端补零p=m-1，卷积后输出长度 n+m-1。

(3) 等长卷积(equal-width convolution): 步长s=1,两端补零p=(m-1)/2，卷积后输出长度为n。如下图所示，左右两端同时补零p=1,s=3。

池化

那么DPCNN是如何捕捉长距离依赖的呢？这里我直接引用文章的小标题——Downsampling with the number of feature maps fixed。

作者选择了适当的两层等长卷积来提高词位embedding的表示的丰富性。然后接下来就开始 Downsampling (池化)。再每一个卷积块(两层的等长卷积)后，使用一个size=3和stride=2进行maxpooling进行池化。序列的长度就被压缩成了原来的一半。其能够感知到的文本片段就比之前长了一倍。

例如之前是只能感知3个词位长度的信息，经过1/2池化层后就能感知6个词位长度的信息啦，这时把1/2池化层和size=3的卷积层组合起来如图所示。

固定feature maps(filters)的数量

为什么要固定feature maps的数量呢?许多模型每当执行池化操作时，增加feature maps的数量，导致总计算复杂度是深度的函数。与此相反，作者对feature map的数量进行了修正，他们实验发现增加feature map的数量只会大大增加计算时间，而没有提高精度。

另外，夕小瑶小姐姐在知乎也详细的解释了为什么要固定feature maps的数量。有兴趣的可以去知乎搜一搜，讲的非常透彻。

固定了feature map的数量，每当使用一个size=3和stride=2进行maxpooling进行池化时，每个卷积层的计算时间减半(数据大小减半)，从而形成一个金字塔。

这就是论文题目所谓的Pyramid。

好啦，看似问题都解决了，目标成功达成。剩下的我们就只需要重复的进行等长卷积+等长卷积+使用一个size=3和stride=2进行maxpooling进行池化就可以啦，DPCNN就可以捕捉文本的长距离依赖啦！

Shortcut connections with pre-activation

但是！如果问题真的这么简单的话，深度学习就一下子少了超级多的难点了。

(1) 初始化CNN的时，往往各层权重都初始化为很小的值，这导致了最开始的网络中，后续几乎每层的输入都是接近0，这时的网络输出没有意义；

(2) 小权重阻碍了梯度的传播，使得网络的初始训练阶段往往要迭代好久才能启动；

(3) 就算网络启动完成，由于深度网络中仿射矩阵（每两层间的连接边）近似连乘，训练过程中网络也非常容易发生梯度爆炸或弥散问题。

当然，上述这几点问题本质就是梯度弥散问题。那么如何解决深度CNN网络的梯度弥散问题呢？当然是膜一下何恺明大神，然后把ResNet的精华拿来用啦！ ResNet中提出的shortcut-connection/ skip-connection/ residual-connection（残差连接）就是一种非常简单、合理、有效的解决方案。

类似地，为了使深度网络的训练成为可能，作者为了恒等映射，所以使用加法进行shortcut connections，即z+f(z),其中 f 用的是两层的等长卷积。这样就可以极大的缓解了梯度消失问题。

另外，作者也使用了 pre-activation，这个最初在何凯明的“Identity Mappings in Deep Residual Networks上提及，有兴趣的大家可以看看这个的原理。直观上，这种“线性”简化了深度网络的训练，类似于LSTM中constant error carousels的作用。而且实验证明  pre-activation优于post-activation。

整体来说，巧妙的结构设计，使得这个模型不需要为了维度匹配问题而担忧。

Region embedding

同时DPCNN的底层貌似保持了跟TextCNN一样的结构，这里作者将TextCNN的包含多尺寸卷积滤波器的卷积层的卷积结果称之为Region embedding，意思就是对一个文本区域/片段（比如3gram）进行一组卷积操作后生成的embedding。

另外，作者为了进一步提高性能，还使用了tv-embedding (two-views embedding)进一步提高DPCNN的accuracy。

上述介绍了DPCNN的整体架构，可见DPCNN的架构之精美。本文是在原始论文以及知乎上的一篇文章的基础上进行整理。本文可能也会有很多错误，如果有错误，欢迎大家指出来！建议大家为了更好的理解DPCNN ，看一下原始论文和参考里面的知乎。

用Keras实现DPCNN网络

这里参考了一下kaggle的代码，模型一共用了七层，模型的参数与论文不太相同。这里滤波器通道个数为64(论文中为256)，具体的参数可以参考下面的代码，部分我写了注释。

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 #滤波器通道个数
   filter_size = 3 #卷积核
   max_pool_size = 3 #池化层的pooling_size
   max_pool_strides = 2 #池化层的步长
   dense_nr = 256 #全连接层
   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层
   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)
   #第一层
   block1 = CNN(emb_comment)
   block1_output = add([block1, resize_emb])
   block1_output = MaxPooling1D(pool_size=max_pool_size, strides=max_pool_strides)(block1_output)
   #第二层
   block2 = CNN(block1_output)
   block2_output = add([block2, block1_output])
   block2_output = MaxPooling1D(pool_size=max_pool_size, strides=max_pool_strides)(block2_output)
   #第三层
   block3 = CNN(block2_output)
   block3_output = add([block3, block2_output])
   block3_output = MaxPooling1D(pool_size=max_pool_size, strides=max_pool_strides)(block3_output)  
   #第四层
   block4 = CNN(block3_output)
   block4_output = add([block4, block3_output])
   block4_output = MaxPooling1D(pool_size=max_pool_size, strides=max_pool_strides)(block4_output)
   #第五层
   block5 = CNN(block4_output)
   block5_output = add([block5, block4_output])
   block5_output = MaxPooling1D(pool_size=max_pool_size, strides=max_pool_strides)(block5_output)
   #第六层
   block6 = CNN(block5_output)
   block6_output = add([block6, block5_output])
   block6_output = MaxPooling1D(pool_size=max_pool_size, strides=max_pool_strides)(block6_output)
   #第七层
   block7 = CNN(block6_output)
   block7_output = add([block7, block6_output])
   output = GlobalMaxPooling1D()(block7_output)
   #全连接层
   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实战

上面我们用keras实现了我们的DPCNN网络，这里我们借助kaggle的有毒评论文本分类竞赛来实战下我们的DPCNN网络。

具体地代码，大家可以去我的GitHub上面找到源码：

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

参考：

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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（本文为 AI科技大本营转载文章，转载请微信联系原作者。）

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