ER戦略（Experience Replay）は過去のサンプルを再トレーニングすることで忘却問題を解決するアルゴリズムです。この戦略はメモリ内からサンプルを取り出し、再度使用することで過去に学んだ知識を保持します。その結果、プリミティブ認識タスクおよび構成的一般化タスクにおいて精度向上が見られます。これは過去の重要な情報を保持し直すことで、模倣学習やナレッジダイレクト法など他の手法よりも効果的な結果をもたらすからです。