全ステップのうちで
学習したパターンの想起度数の度数分布の偏りを示す評価量である．
想起頻度の偏り は，式 (5.4)で定義する．
ここで，Pは学習したパターンの数， 
はi番目のパターンが想起された回数，
は の平均である．
このパラメータは大きいほど，想起頻度に偏りがあるということである．
従って，この値は小さいほど望ましい．
なお，式(5.4)においてP=1での値がとれないため，
学習パターン数１のときの値は計算しない．
学習パターンの増加による 想起頻度の偏りを図5.7に示す． 縦軸が想起頻度の偏りで横軸が学習パターン数である． 同期と順序固定の非同期では，想起率が１のところがある． これは，１つのパターンのみを想起しているということである． 制約ありと制約なしの非同期は学習パターン数が増えると0.5付近になっている． 乱数を用いた非同期は想起できるパターンの種類は増えるが， その想起頻度にはある程度偏りが生じていることがわかる．
