패딩은 모델 학습 시 입력 데이터의 길이가 다른 경우에 모든 데이터를 동일한 길이로 맞추기 위해 사용됩니다. 올바른 패딩 선택은 입력 데이터의 최대 길이를 고려하여 패딩 길이를 설정하고, 패딩 값은 의미 없는 값이 되지 않도록 지정하는 것이 중요합니다. 또한, 훈련 시에도 패딩된 값은 무시되어야 하며, 모델 평가나 예측 시에는 패딩을 제거하여 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 패딩은 데이터 전처리 과정에서 중요한 역할을 하므로 올바르게 선택하고 유지 보수하는 것이 필요합니다. 아래 글에서 자세하게 알아봅시다.