訓練プロセスの安定性向上方法として他の手法も考えられます。例えば、「Adversarial Intrinsic Motivation for Reinforcement Learning」や「Fisher GAN」といった新しいアルゴリズムや手法を導入することでトレーニング中の不安定性を低減し、より堅牢で効率的な学習プロセスを確立することが可能です。また、「Primal Wasserstein Imitation Learning」や「Discriminator-Actor-Critic」など異種深層強化学習アルゴリズムも採用することで訓練中の報酬バイアス問題やサンプル効率性問題へ対処しながら安定した結果を得ることが期待されます。