為了確保所訓練的NN政策能夠適應不同的函數特徵，可以採取以下幾個策略。首先，應在訓練過程中使用多樣化的函數樣本，這些樣本應涵蓋不同的特徵和行為模式。這樣可以使NN政策在訓練時接觸到各種可能的情況，從而提高其泛化能力。
其次，可以引入正則化技術，例如Dropout或Batch Normalization，以防止過擬合，並促進模型在未見數據上的表現。此外，使用增強學習（Reinforcement Learning）的方法來調整NN政策的選擇策略，根據實際的數據選擇結果進行動態調整，這樣可以進一步提高模型的適應性。
最後，定期對NN政策進行再訓練，並使用最新的數據進行微調，這樣可以確保模型始終保持對新特徵的敏感性，從而在實際應用中保持高效的數據選擇能力。