교차 도메인 정책 적응을 위한 다양한 접근법이 존재한다. 전통적인 방법 중 하나는 상태 및 행동 공간 간의 직접적인 매핑을 구축하는 것이다. 이러한 방법은 도메인 간의 차이를 줄이기 위해 도메인 특화된 정책 전이 모델을 설계하는 것을 포함한다. 예를 들어, 도메인 불일치를 해결하기 위해 상호 정보 기준을 사용하여 도메인 불변의 작업 관련 임베딩을 학습하는 방법이 있다. 또한, 보상 증대나 가치 업데이트의 재가중치와 같은 정책 학습 과정에서 직접적으로 정규화하는 방법도 있다. 이러한 접근법들은 종종 복잡한 도메인/작업 특화 설계를 요구하며, 여러 소스 도메인에 대한 재사용 및 미세 조정의 효율성을 저해할 수 있다. 반면, xTED는 데이터 수준에서 도메인 간의 격차를 해소하는 새로운 접근법으로, 복잡한 정책 전이 모델에 의존하지 않고도 다양한 소스 도메인에서의 데이터 재사용을 가능하게 한다.