モード分類器の学習において、人間による負例の提示を最小限に抑える方法として、シンセティックなノイズを導入してカウンターファクトゥアルなデータを生成することが考えられます。この方法により、成功した人間のデモンストレーションに対して追加の成功実行と失敗するカウンターファクトゥアルな実行を生成し、モード間の隠れた制約やタスクの失敗条件を明らかにすることができます。これにより、密なモード注釈を提供する必要なく、モード分類器を効果的に学習することが可能となります。