转换层一层为什么要做回填

在深度学习中，神经网络转换层的参数更新依赖于梯度下降算法，该算法将误差反向传播回网络中，沿途更新每个层的参数。

对于转换层，其参数更新通常涉及到卷积核和偏置项的调整，而这两个参数是不同位置进行更新的。

因此，为了确保这些参数的一致性和正确性，我们需要将它们进行回填，即将误差从上一层传递回来，方便调整参数。

因此，在神经网络中，回填操作是很必要的，它不仅可以加快误差的传递，而且可以有效地提高参数的更新效率。