在深度学习中，以下哪种情况会导致模型参数更新缓慢？ A. 梯度爆炸 B. 梯度消失 C. 权重初始化不当 D. 激活函数选择不当 答案解析 梯度消失会导致深层网络中前面层的权重更新缓慢，因为梯度在反向传播过程中逐层减小。A选项梯度爆炸会导致参数更新过大，C选项权重初始化不当可能导致梯度问题，D选项激活函数选择不当可能影响梯度流动，但不是直接导致更新缓慢的原因。核心考点是理解梯度消失和梯度爆炸的影响。 正确答案：B