機械学習やディープラーニングのモデルが過学習を起こしている状態の説明として、最も適切なものを1つ選択してください。
出典G検定オリジナル模擬試験
ア
訓練データに対する損失はエポックとともに減少し続けているが、検証データに対する損失が途中で底を打ち、その後増加に転じる状態。
イ
訓練データと検証データの両方において、損失が全く下がらず初期値のまま停滞している状態。
ウ
モデルのパラメータ数がデータ数に対して極端に少なく、単純すぎる線形関数しか表現できない状態。
エ
エポックを重ねるにつれて、訓練データとテストデータの両方で正解率が同時に100%へ到達する状態。