39. 「過擬合(Overfitting)」在機器學習中的意義與解決方式為何？ (A)模型訓練誤差和測試誤差都很高，解法是增加資料 (B)模型對訓練資料表現極好但對新資料泛化差，解法包括正規化、Dropout、增加訓練資料 (C)模型訓練速度太慢，解法是換更快的 GPU (D)模型權重為負值，解法是重新初始化