2017-2019年特斯拉構建多任務學習神經網絡架構 HydraNet，并采用后融合方式進行特征融合。研發中的效率問題促使特斯拉進一步探索和開發能夠提高任務處理效率的多任務學習網絡，其中最具特色的為多任務學習網絡架構HydraNet。這個被稱為“九頭蛇網絡”的HydraNet允許自動駕駛系統在同一時間高效地執行多種視覺識別任務，比如車道線檢測、行人識別與追蹤、交通信號燈識別等，而不是像以前的技術那樣只能處理單一的檢測任務，這種多任務并行處理的能力，顯著提升了自動駕駛系統的性能。在特征融合的方式上，特斯拉采用將感知結果綜合起來的后融合策略，需要人工對數據進行標注。