深度学习中的动态规划（dp）线能够回传数据，这是因为dp线不仅可以进行前向传播，还可以进行反向传播。反向传播使得网络可以根据输出误差来更新神经元的权重。这种能力是实现模型训练和优化的关键。

在dp线回传数据时，它会计算每个神经元的梯度。梯度是误差相对于神经元权重的变化率，用于指导神经网络的参数更新。通过计算梯度，dp线可以将误差从输出层逐层传播回输入层，对每个神经元的权重进行调整。

dp线回传数据的实现过程可以概括为以下几个步骤：首先，计算输出层的误差，然后根据误差计算出每个神经元的梯度。接下来，将梯度逐层传递回输入层，同时根据梯度更新神经元的权重。这个过程不断重复，直到网络的误差足够小。

通过dp线回传数据，神经网络可以不断学习和优化。dp线的反向传播算法可以有效地更新网络的权重，使得网络能够更准确地预测和分类输入数据。这为深度学习算法的应用提供了强大的支持。