ADLメソッドは、通常の学習アプローチと比較していくつかの重要な利点を持っています。まず、ADLメソッドは過学習された尤度関数を防ぐことができます。従来の学習アプローチでは、高SNR領域において尤度関数が十分にトレーニングされない可能性がありましたが、ADLメソッドではダイザリング信号を使用することでこの問題を解決しました。また、ADLメソッドはフィードバックに基づいてダイザリングパワーを更新するため、システム環境に合わせて最適なダイザリングパワーを調整することができます。