あるMLエンジニアがAmazon SageMakerで深層学習モデルをトレーニングしています。数エポック経過後から検証損失が増加し始め、過学習（Overfitting）が疑われます。エンジニアはトレーニング中にこのパターンをリアルタイムで自動検出し、問題が深刻化する前にトレーニングジョブを自動停止したいと考えています。最も適切なアプローチはどれですか？
SageMaker Debuggerには過学習（Overfitting）を検出する組み込みルール（Overfit）が用意されており、トレーニング中にリアルタイムでテンソルデータを収集・分析します。ルール違反検出時にStopTrainingアクションを設定することでジョブを自動停止できます。 選択肢BのSageMaker Autopilotは自動ML実験ツールであり、トレーニング中の過学習をリアルタイム検出して自動停止する機能は提供していません。 選択肢CのCloudWatch+Lambdaは構成が複雑でトレーニング内部のテンソルレベル分析が難しく、リアルタイム検出に不向きです。 選択肢DのSageMaker Model Monitorはデプロイ済みエンドポイントの監視用であり、トレーニング中の過学習検出には対応していません。