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卷积核是通过梯度反向传播来是实现参数优化。

卷积神经网络中每层卷积层由若干卷积单元组成，每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法最佳化得到，其作用是特征提取。

对完成特定任务的卷积神经网络训练采用的是监督学习方法。在这个过程中，通过误差后向传播来优化调整网络参数，请问下面哪个参数不是通过误差后向传播来优化的

反向传播算法中需要先计算靠近输入层参数的梯度，再计算靠近输出层参数的梯 度。

反向传播算法一开始计算什么内容的梯度，之后将其反向传播？