提案されたTopological Invariance Encodingでは、相対距離やグラフ距離を介して骨格構造内の関係性や物理的制約を保持しようとします。これにより、骨格構造から得られる重要な情報や動作特異的な洞察を保存しつつも過学習問題への対処が図られます。一方でStatistical Invariance Encodingでは平均フレームや時間的不変特徴量から得られる安定した特徴量を利用し、ノイズ耐性強化や汎化性能向上へ効果的です。