تتطلب الإدراك البصري حل مجموعة واسعة من المهام (مثل اكتشاف الأجسام، تقدير العمق، إلخ). وPrediction التي تُنتج لمهام مختلفة من صورة واحدة ليست مستقلة، وبالتالي يُتوقع أن تكون "متسقة". نقترح إطارًا حسابيًا مرنًا وشاملًا للتعلم مع فرض تمايز المهام (X-TAC). يعتمد هذا التكوين المقترح على "ثبات مسار الاستنتاج" عبر رسم بياني عشوائي لمجالات التنبؤ. لاحظنا أن التعلم مع التمايز بين المهام يؤدي إلى تنبؤات أكثر دقة، وتحسين في التعميم على العينات الخارجة عن التوزيع، وزيادة كفاءة العينات. كما أن هذا الإطار يُنتج كمية غير مراقبة قوية تُسمى "طاقة التمايز"، والتي تستند إلى قياس التمايز الداخلي للنظام. وتشير طاقة التمايز إلى ارتباط قوي بخطأ التنبؤ المراقب (r=0.67)، وبالتالي يمكن استخدامها كمعيار مقاومة غير مراقب، وكذلك للكشف عن المدخلات الخارجة عن التوزيع (AUC=0.99). تم إجراء التقييمات على عدة مجموعات بيانات، بما في ذلك Taskonomy وReplica وCocoDoom وApolloScape.