推荐系统（二十四）：Embedding层的参数是如何在模型训练过程中学习的？

近来有不少读者私信我关于嵌入层（Embedding层）参数在模型训练过程中如何学习的问题。虽然之前已经在不少文章介绍过 Embedding，但是为了读者更好地理解，笔者将通过本文详细解读嵌入层（Embedding Layer）的参数如何更新的，尤其是在反向传播过程中，为什么输入层的参数会被更新，而通常反向传播更新的是神经网络的权重参数，而不是输入数据，很多读者可能会混淆输入数据和嵌入层的权重参数。

一、嵌入层参数更新的本质机制解析

嵌入层（Embedding Layer）的参数更新逻辑与传统神经网络层的参数更新有本质区别，核心在于嵌入层的权重矩阵本身就是模型参数，而非输入数据的静态特征。以下从技术原理和实现细节两个层面详细说明：

1.参数定位：权重矩阵是模型的一部分

• 权重矩阵的角色
  嵌入层的核心是一个可学习的权重矩阵，以商品类目为例，类目对应的 embedding 矩阵形状为 (类目词汇表大小, 嵌入维度)。例如，当类目词汇表包含 1000 个类目且嵌入维度为 300 时，该矩阵为 1000×300 的可训练参数。
  关键区别：输入数据是离散的索引（如类目ID=5），而嵌入层的权重矩阵是模型的一部分，与全连接层的权重性质完全相同。

• 查表操作的实质
  前向传播时，输入索引（如[2,5]）通过查表操作（类似weight[[2,5]]）提取对应行向量。此过程看似是“输入处理”，但查表操作本身包含参数访问，因此反向传播时梯度会传递到权重矩阵。

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