早停法是防止过拟合的关键技术，但其有效性依赖于验证集的代表性。A正确：时间序列问题中，若验证集与训练集时间相隔太近，可能共享相同的短期模式或噪声，导致选出的模型对未来的“新规律”适应性差。B错误：早停轮数过小可能导致欠拟合，但题干描述“上线后缓慢退化”更可能是过拟合/时间概念漂移，而非欠拟合。C错误：严格的剪枝参数通常导致欠拟合，与“缓慢退化”现象不符。D正确：这是早停法的一个经典陷阱。如果验证集loss进入平台期而训练集loss持续下降，意味着模型正在记忆训练集特有的噪声。此时早停虽然停止，但可能已经“记忆”了一部分噪声，验证集因与训练集同分布而未反映出来，但未来数据分布变化时，这些记忆的噪声规则会损害泛化能力。