定位記憶化的結果可以通過幾種方式來提高自我監督學習（SSL）編碼器在下游任務上的性能。首先，研究顯示，記憶化的層和單元在編碼器中分佈廣泛，尤其是在較深的層中。這意味著在微調過程中，專注於這些高記憶化層的微調可以顯著提高下游任務的準確性。具體來說，通過微調最記憶化的層而非僅僅是最後一層，可以更有效地利用編碼器在訓練過程中學到的特徵，從而提升下游任務的性能。
其次，定位記憶化的結果還可以用於剪枝策略。通過識別和去除那些記憶化較低的單元，模型的計算效率可以提高，同時保持或甚至提升性能。這是因為去除不必要的單元可以減少模型的複雜性，從而使其在下游任務中更具泛化能力。
最後，這些定位記憶化的結果還可以幫助研究人員理解編碼器在學習過程中如何處理不同類型的數據，特別是異常數據點的影響。這種理解可以用來設計更好的數據增強策略，進一步提高模型的性能。