異なる都市や条件にバイアスがかかった場合でも、MRTL（Multi-residual Task Learning）ポリシーは非常に頑健性を示します。このフレームワークでは、既存の基本ポリシーから学習される残差関数を活用しているため、制御ノイズやバイアスノイズに対しても適応力が高いことが観察されます。具体的には、制御ガウスノイズやバイアスガウスノイズを導入した実験では、MRTLポリシーは制御ノイズにおいてわずか3%のパフォーマンス低下しか示さず、バイアスノイズでも同様の優れた結果を示しました。