軽量不確実性推定方法がアンサンブル法よりも優れている理由は、主に以下の点にあります：
計算効率性: 軽量不確実性推定方法は最終層の埋め込みだけを使用するため、計算コストが低く抑えられます。一方、アンサンブル法では複数のモデルをメモリ内に保持する必要があるため、高い計算負荷が発生します。
パフォーマンス: 実験結果から明らかなように、軽量不確実性推定方法は過学習問題を有意義に緩和し、ポリシー最適化段階で改善されたポリシーを提供します。これに対してアンサンブル法は同等のパラメータサイズであっても効果が限定的であり、軽量手法ほど良好な成績を示しません。
信頼度: 軽量手法は最終層埋め込みだけで信頼区間を評価しやすく、「金標準」報酬モデルと比べて信頼度情報を取得することが可能です。この信頼度情報は誤った高報酬状態への依存を防止し、安全なポリシー最適化プロセスを促進します。
以上の理由から、軽量不確実性推定方法は現実世界の設定でも効果的であり、アンサンブル法よりも望ましい特徴を持つと考えられます。