除了記憶化，SSL編碼器在學習過程中還會產生多種有趣的內部表示。首先，SSL編碼器通常會學習到豐富的特徵表示，這些表示能夠捕捉到數據的潛在結構和模式。例如，編碼器在不同層次上學習到的特徵可以從低層的邊緣檢測到高層的物體識別，這使得模型能夠在下游任務中進行有效的特徵轉移。
其次，SSL編碼器還能夠學習到數據的類別分佈和相似性。這種學習使得編碼器能夠在無需標籤的情況下，通過對比學習來區分不同的數據點，從而提高模型的泛化能力。此外，SSL編碼器在處理異常數據點時，會顯示出不同的記憶化模式，這表明模型能夠識別和適應不尋常的數據情況。
最後，SSL編碼器的內部表示還可以用於解釋模型的決策過程。通過分析不同層的激活情況，研究人員可以獲得有關模型如何做出預測的見解，這對於提高模型的可解釋性和信任度至關重要。