memorization evaluations
Memorization evaluations 是指对机器学习模型（特别是神经网络）的一种评估方式，主要关注模型在训练过程中对输入数据的记忆能力。这种评估方法试图理解模型是否只是简单地记住了训练数据，而没有真正理解或学习到数据中的潜在模式或结构。
例如，对于一个文本生成模型，如果它只是复制其在训练数据中看到的文本，而没有产生新的、有创新性的文本，那么我们可以说这个模型表现出了高度的记忆化。在一些情况下，记忆化可能会导致过拟合，这意味着模型在训练数据上的表现优秀，但在新的、未见过的数据上表现糟糕。
记忆化评估可以通过各种方式进行。其中一种方法是使用一个独立的测试数据集（这些数据在训练过程中没有被模型看到）来评估模型的表现。如果模型在这些新数据上的表现与其在训练数据上的表现相近，那么我们可以说模型没有过度记忆化。如果模型在测试数据上的表现显著下降，那么可能就说明模型过度记忆化了。
本文作者：Maeiee
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