核心考点：神经网络的训练过程。解题思路：神经网络训练的核心是优化模型参数。反向传播算法计算梯度，然后使用优化器来更新参数，是模型训练的关键步骤。选项分析：A：前向传播是将输入数据通过网络计算输出的过程，不涉及参数更新。B：反向传播计算损失函数对网络参数的梯度，为参数更新提供依据，是正确的。C：激活函数计算是对神经网络的中间层结果应用非线性函数，不直接涉及参数更新。D：数据加载是将训练数据导入模型的过程，不涉及参数更新。易错点：部分考生可能混淆神经网络的前向传播和反向传播过程。正确答案的关键依据：反向传播是更新神经网络参数的关键步骤。因此，答案是B。