個人化方法確實有可能導致模型過度擬合，特別是在使用 Local Memorization 時，因為它依賴於本地數據的特徵來調整模型。如果本地數據的多樣性不足，模型可能會過度適應這些數據，從而降低其在未見數據上的泛化能力。為了平衡個性化和泛化能力，可以採取以下策略：首先，使用正則化技術來限制模型的複雜度，從而減少過度擬合的風險。其次，結合多種個人化方法，例如在 Knowledge Distillation 中引入 Local Memorization，以便在保持模型靈活性的同時，增強其對本地數據的適應性。最後，定期評估模型在不同數據集上的表現，確保其在個性化的同時仍能保持良好的泛化能力。