임베딩레이어란? (embedding layer)

딥러닝에서 임베딩 레이어(embedding layer)는 텍스트나 범주형 데이터와 같은 이산형(discrete) 데이터를 연속적인 벡터 공간으로 변환해주는 역할을 합니다.

주로 자연어 처리(NLP)에서 많이 사용되며, 단어, 문장, 문서와 같은 텍스트 데이터를 수치화하여 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환합니다.

임베딩 레이어는 일반적으로 딥러닝 모델의 첫 번째 레이어로 사용되며, 입력 데이터를 특정 차원의 밀집 벡터(dense vector)로 매핑합니다. 이 과정에서 단어나 범주는 고유한 인덱스를 가지고 있으며, 각 인덱스는 임베딩 레이어를 통해 해당 단어나 범주에 대응하는 실수값 벡터로 변환됩니다.

예를 들어, 단어 "apple"이라는 텍스트를 임베딩 레이어를 통해 100차원의 벡터 [0.5, -0.3, 0.1, ...]로 매핑할 수 있습니다. 이렇게 변환된 임베딩 벡터는 해당 단어의 의미와 특성을 반영하며, 유사한 의미를 가진 단어들은 벡터 공간 상에서 서로 가까이 위치할 가능성이 높습니다.

임베딩 레이어는 데이터의 밀도를 높이고, 불필요한 차원을 줄이며, 딥러닝 모델의 성능을 향상시키는 데 기여합니다. 또한, 사전 훈련된 임베딩을 사용하면 일반화 성능을 향상시킬 수 있으며, 특정 작업에 맞게 임베딩을 Fine-tuning 할 수도 있습니다.