MRTL（Multi-residual Task Learning）が効果的である理由は複数あります。まず第一に、MRTLは既存の基本ポリシーから出発することで探索プロセスを初期化し、最適方策に近い良好な解決策を見つけられる点が挙げられます。これはランダム初期化よりも有利であり、「暗号」問題空間内で最善方策周辺で探索可能という特長があります。また、「グライト」と呼ばれる定数減速法から始められた残差初期化も滑らかな学習風景を提供し，多くの交通実験サブセットで観察されています。