解答：
② 図Aのように,学習を進めたときに途中から検証データのコスト関数の値のみが高いままになった状態が過学習と呼ばれる.
理由: 過学習（Overfitting）は、モデルが訓練データに対して非常に良い性能を示す一方で、検証データや新しいデータに対しては性能が低下する現象です。これは、モデルが訓練データのノイズや細かい特徴に適応しすぎてしまい、一般化性能が損なわれるためです。
図Aの状態が過学習の典型的な例で、訓練データに対してはコスト関数の値が低くても、検証データに対してはコスト関数の値が高いままになることを示しています。
その他の選択肢について：
- ① 図Aの状態と図Bの状態は,どちらも過学習とは呼ばれない。：これは不正確です。図Aの状態は過学習を示しています。
- ③ 図Aの状態と図Bの状態は,どちらも過学習と呼ばれる。：図Bの状態は過学習ではなく、単にモデルがうまく学習できていない状態を示している可能性があります。
- ④ 図Bのように,学習を進めたときに訓練データ,検証データの両方のコスト関数の値が高いままになった状態が過学習と呼ばれる。：これは過学習ではなく、モデルが適切に学習できていないことを示しています。
