与神经网络中的所有隐藏层一样，嵌入层可以被视为具有在训练期间自动学习的参数的特征提取器。因此，与任何其他层一样，参数在训练期间通过反向传播算法进行调整。

用于计算误差梯度和更新权重的特定方程可能取决于用于训练网络的优化器。经典的优化器是随机梯度下降，但现在更常用的是更复杂的优化器，如 Adagrad、RMSProp 和 ADAM。