文本分类之DPCNN的原理（Pytorch实现）_dpcnn哪一年提出的

1.简介

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 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。‍

2.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。

3.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。

 4.用 Pytorch实现 DPCNN 网络

数据集在data文件夹下

load_data.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import torch
import jieba
from torchtext.legacy import data
 
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
 
#make sure the longest sentence in the bucket is no shorter than the biggest filter size.
def tokenizer(text):
    token = [tok for tok in jieba.cut(text)]
    if len(token) < 3:
        for i in range(0, 3 - len(token)):
            token.append('<pad>')
    return token
 
TEXT = data.Field(sequential=True, tokenize=tokenizer)
LABEL = data.Field(sequential=False, use_vocab=False)
 
train, val = data.TabularDataset.splits(
        path='../data/', 
        train='train.tsv',
        validation='dev.tsv',
        format='tsv',
        skip_header=True,
        fields=[('', None), ('label', LABEL), ('text', TEXT)])
 
TEXT.build_vocab(train, min_freq=5)
id2vocab = TEXT.vocab.itos
#print(TEXT.vocab.stoi)
#print(TEXT.vocab.itos)
 
train_iter, val_iter = data.BucketIterator.splits(
        (train, val), 
        sort_key=lambda x: len(x.text),
        batch_sizes=(256, 128), 
        device=device)

model.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import torch.nn as nn
from torch.nn import functional as F
 
class DPCNN(nn.Module):
    def __init__(self, trial, vocab_size, class_num):
        super(DPCNN, self).__init__()
        ci = 1  # input chanel size
        kernel_num = 250 # output chanel size
        embed_dim = trial.suggest_int("n_embedding", 200, 300, 50)
 
        self.embed = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim, padding_idx=1)        
        self.conv_region = nn.Conv2d(ci, kernel_num, (3, embed_dim), stride=1)
        self.conv = nn.Conv2d(kernel_num, kernel_num, (3, 1), stride=1)
        
        self.max_pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=(3, 1), stride=2)
        self.max_pool_2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 1))
        
        self.padding = nn.ZeroPad2d((0, 0, 1, 1))  # top bottom
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc = nn.Linear(kernel_num, class_num)
 
    def forward(self, x):
        x = self.embed(x) # x: (batch, seq_len, embed_dim)
        x = x.unsqueeze(1) # x: (batch, 1, seq_len, embed_dim)
        m = self.conv_region(x)  # [batch_size, 250, seq_len-3+1, 1]
        
        x = self.padding(m)  # [batch_size, 250, seq_len, 1]
        x = self.relu(x) # [batch_size, 250, seq_len, 1]
        x = self.conv(x)  # [batch_size, 250, seq_len-3+1, 1]
        x = self.padding(x)  # [batch_size, 250, seq_len, 1]
        x = self.relu(x) # [batch_size, 250, seq_len, 1]
        x = self.conv(x)  # [batch_size, 250, seq_len-3+1, 1]
 
        x = x+m
        
        while x.size()[2] > 2:
            x = self._block(x)
        if x.size()[2] == 2:
            x = self.max_pool_2(x) # [batch_size, 250, 1, 1]  
        x = x.squeeze() # [batch_size, 250]
        logit = F.log_softmax(self.fc(x), dim=1)
        return logit
 
    def _block(self, x): # for example: [batch_size, 250, 4, 1]
        
        px = self.max_pool(x) # [batch_size, 250, 1, 1]
 
        x = self.padding(px) # [batch_size, 250, 3, 1]
        x = F.relu(x)
        x = self.conv(x) # [batch_size, 250, 1, 1]
 
        x = self.padding(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.conv(x)
 
        # Short Cut
        x = x + px
        return 

train_eval.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
import optuna
from sklearn import metrics
from optuna.trial import TrialState
from model import DPCNN
from load_data import train_iter, val_iter, id2vocab
 
EPOCHS = 10
CLS = 2
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
 
def objective(trial):
 
    model = DPCNN(trial, len(id2vocab), CLS)
    model.to(device)
    optimizer_name = trial.suggest_categorical("optimizer", ["Adam", "RMSprop", "SGD"])
    lr = trial.suggest_float("lr", 1e-5, 1e-1, log=True)
    optimizer = getattr(optim, optimizer_name)(model.parameters(), lr=lr)
    criterion = nn.NLLLoss()
    
    for epoch in range(EPOCHS):
        model.train()
        epoch_loss= []
        for batch in train_iter:           
            text_idx_batch, label_idx_batch = batch.text.t_().to(device), batch.label.to(device)
            model.zero_grad()
            out = model(text_idx_batch)
            loss = criterion(out, label_idx_batch)
            loss.backward()
            epoch_loss.append(loss.item())
            optimizer.step()   
        #print(f'Epoch[{epoch}] - Loss:{sum(epoch_loss)/len(epoch_loss)}')
 
        model.eval()
        predict_all = np.array([], dtype=int)
        labels_all = np.array([], dtype=int)
        with torch.no_grad():        
            for batch in val_iter:
                text_idx_batch, label_idx_batch = batch.text.t_().to(device), batch.label
                pred = model(text_idx_batch)
                pred = torch.max(pred.data, 1)[1].cpu().numpy()
                predict_all = np.append(predict_all, pred)
                
                truth = label_idx_batch.cpu().numpy()
                labels_all = np.append(labels_all, truth)            
            
        acc = metrics.accuracy_score(labels_all, predict_all)
        
        trial.report(acc, epoch)
 
        if trial.should_prune():
            raise optuna.exceptions.TrialPruned()
 
    return acc
 
 
if __name__ == '__main__':
    study = optuna.create_study(direction="maximize")
    study.optimize(objective, n_trials=8)
    
    pruned_trials = study.get_trials(deepcopy=False, states=[TrialState.PRUNED])
    complete_trials = study.get_trials(deepcopy=False, states=[TrialState.COMPLETE])
    
    print("Study statistics: ")
    print("  Number of finished trials: ", len(study.trials))
    print("  Number of pruned trials: ", len(pruned_trials))
    print("  Number of complete trials: ", len(complete_trials))
    
    print("Best trial:")
    trial = study.best_trial
    
    print("  Value: ", trial.value)
    
    print("  Params: ")
    for key, value in trial.params.items():
        print("    {}: {}".format(key, value))