FUSION의 성능은 오프라인 데이터의 다양성과 품질에 크게 영향을 받습니다. 다양한 운전 스타일과 품질이 혼합된 IDM 및 인간의 행동 정책에서 오프라인 데이터를 사용하는 경우, FUSION은 이러한 다양성과 품질의 오프라인 데이터로부터 오는 부적절성을 극복해야 합니다. 이러한 상황에서 FUSION은 보상(운전 효율성), 비용(안전 성능) 및 성공률에서 다른 기준선을 능가합니다. 안전한 이미테이션 학습 방법은 안전한 상태 및 행동 전이 쌍에만 맞춰지기 때문에 안전한 상태 및 행동 전이 쌍에만 맞춰지기 때문에 안전 요구 사항을 충족시키기에는 부족합니다. 안전한 강화 학습 기준선은 목표 정책을 미리 설정된 비용 임계값으로 명시적으로 제한하기 때문에 상대적으로 더 나은 성능을 보입니다. 그러나 CPQ는 항상 큰 비용 벌칙을 피하기 위해 시작 지점 근처에서 미루는 경향이 있습니다. 반면에 ICIL, BNN, BEAR-Lag 및 BCQ-Lag는 정책 불일치 설정에서 높은 성공률을 보이지만 FUSION은 여전히 그들을 큰 폭으로 능가할 수 있습니다.