DTbSアプローチは、他の手法よりも優れたCVaRパフォーマンスを発揮する理由はいくつかあります。まず、DTbSはエンドツーエンドの学習フレームワークを採用しており、条件付き確率カバレッジとCROパフォーマンスの両方に焦点を当てています。このアプローチによって、不確実性セットが適切に調整されることでリスク軽減効果が向上しました。さらに、DTbSはタスクベースの学習方法を使用しており、決定的なポリシーx∗(ψ)の性能を直接評価することで最適な意思決定を行う際のリスクを最小限に抑えることが可能です。