SSL（自己教師あり学習）エンコーダーとSL（教師あり学習）モデルの記憶パターンには、いくつかの重要な違いがあります。SSLエンコーダーは、個々のデータポイントを記憶する傾向が強く、特にデータセット内の典型的でない（アウタリ）データポイントに対して高い記憶を示します。これは、SSLが主にインスタンスの識別を最適化することに起因しています。一方、SLモデルは、クラス間の分離を最適化するため、特定のクラスに対する記憶が強く、特に深い層でクラスの記憶が顕著になります。このように、SSLエンコーダーは、全体的にデータポイントの記憶が高く、層を通じて均等に分布しているのに対し、SLモデルは、層が深くなるにつれてクラスの記憶が増加する傾向があります。この違いは、SSLとSLの学習目的の違いに起因しており、SSLの記憶パターンは、データポイントの個別の特徴を捉えることに重点を置いていることを示しています。