複数タスクのNASを提案したことが最も大きな新規性である。複数タスクのアーキテクチャ探索学習を同時に行うため、バックボーンを分離して階層的かつ融合的に学習を進めていく（図参照）。

法線推定、画像識別やセマンティックセグメンテーションタスクにおいて学習を行った。ResNet-50やVGGNetのバックボーンにおいても同様に探索に成功し、複数タスクの性能を改善することに成功した。