불변 위험 최소화(IRM)는 수학적으로 전체 변동(TV) 기반 L2 노름(TV-ℓ2)으로 설명될 수 있다. 또한 TV-ℓ1 모델 기반의 새로운 IRM 프레임워크를 제안한다. 이는 학습 위험 함수의 클래스를 확장하고 코면적 공식에 기반한 강건한 성능을 제공한다.
