在深度学习中，以下哪个算法用于优化模型参数以最小化损失函数？ A. 前向传播 B. 反向传播 C. 梯度下降 D. 卷积 答案解析 核心考点是优化算法的作用。梯度下降是一种优化算法，通过计算损失函数的梯度并逐步调整参数以最小化损失。前向传播是数据通过神经网络的过程，反向传播是计算梯度的过程，卷积是CNN中的一种操作，都不是直接用于优化模型参数的算法。因此，C是正确答案。 正确答案：C