modelin eğitim verisine giren bir örnek, yalnız neyi öğrenebileceğini değil, başarısını nasıl ölçtüğümüzü de etkileyebilir. bir sınav sorusu, değerlendirme ölçütü ya da kullanıcıların testte kullandığı yanıtlar eğitim kümesine sızmışsa, model aynı görevi gerçekten genelleyerek mi çözüyor, yoksa soruyu veya kalıbı daha önce görmüş mü ayırmak zorlaşır. bu yüzden veri kümesini temizlemek kadar eğitim ve test verisinin ayrımını, sürüm tarihlerini ve olası tekrarları izlemek gerekir. yüksek test puanı tek başına öğrenme kanıtı değildir; ölçüm aracı cevabı önceden fısıldıyorsa cetvel başarıyı değil, sızıntıyı sayar. bunu dışarıdan anlamak da kolay değildir.