在深度学习中神经网络的基本组成单元是A. 激活函数B. 损失函数C. 权重D. 神经元

考查要点：本题主要考查对神经网络基本组成单元的理解，需要明确神经网络中各组成部分的作用与层级关系。

解题核心思路：
神经网络的结构层次中，神经元是最基本的组成单元。每个神经元接收输入信号，通过权重调整、激活函数处理后输出信号。其他选项（如激活函数、损失函数、权重）均属于神经元或网络运行过程中的辅助工具或参数，而非单元本身。

破题关键点：

• 神经元是模拟生物神经元的功能单元，直接构成网络层。
• 激活函数、权重等是神经元内部的组成部分或连接参数，但不等同于单元本身。
• 损失函数用于评估模型性能，与单元结构无关。

选项分析：

1. A. 激活函数：神经元内部用于引入非线性特性的函数（如ReLU、sigmoid），但本身不是单元。
2. B. 损失函数：用于计算预测误差，属于网络整体的优化机制，与单元无关。
3. C. 权重：连接神经元之间的参数，表示输入的重要性，但属于连接属性而非单元。
4. D. 神经元：神经网络的基本计算单元，通过输入、权重、激活函数完成信息处理，是网络的最小功能单元。

结论：神经元是神经网络的基本组成单元，因此正确答案为 D。