Análise de Hiperparâmetros em Aplicações de Aprendizado Profundo por meio de Dados de Proveniência. - Débora B. Pina; Liliane Neves; Aline Paes; Daniel de Oliveira 001; Marta Mattoso (SBBD, 2019)

Uma abordagem para coleta e análise de dados de configurações em redes neurais profundas. - Débora B. Pina; Liliane N. O. Kunstmann; Daniel de Oliveira 001; Patrick Valduriez; Marta Mattoso (SBBD, 2020)

Provenance Supporting Hyperparameter Analysis in Deep Neural Networks. - Débora B. Pina; Liliane N. O. Kunstmann; Daniel de Oliveira 001; Patrick Valduriez; Marta Mattoso (IPAW, 2021)

Online Deep Learning Hyperparameter Tuning based on Provenance Analysis. - Liliane N. O. Kunstmann; Débora B. Pina; Filipe Silva; Aline Paes; Patrick Valduriez; Daniel de Oliveira 001; Marta Mattoso (J. Inf. Data Manag., 2021)

Dados de proveniência para redes neurais guiadas pela Física: o caso da equação eikonal. - Lyncoln S. de Oliveira; Rômulo M. Silva; Liliane N. O. Kunstmann; Débora B. Pina; Daniel de Oliveira 001; Alvaro L. G. A. Coutinho; Marta Mattoso (SBBD, 2022)

Capturing Provenance from Deep Learning Applications Using Keras-Prov and Colab: a Practical Approach. - Débora B. Pina; Liliane N. O. Kunstmann; Felipe Bevilaqua; Isabela Siqueira; Alan De Oliveira Lyra; Daniel de Oliveira 001; Marta Mattoso (J. Inf. Data Manag., 2022)

ProvLight: Efficient Workflow Provenance Capture on the Edge-to-Cloud Continuum. - Daniel Rosendo; Marta Mattoso; Alexandru Costan; Renan Souza 001; Débora B. Pina; Patrick Valduriez; Gabriel Antoniu (CLUSTER, 2023)

PINNProv: Provenance for Physics-Informed Neural Networks. - Lyncoln S. de Oliveira; Liliane N. O. Kunstmann; Débora B. Pina; Daniel de Oliveira 001; Marta Mattoso (SBAC-PADW, 2023)

Deep Learning Provenance Data Integration: a Practical Approach. - Débora B. Pina; Adriane Chapman; Daniel de Oliveira 001; Marta Mattoso (WWW (Companion Volume), 2023)

DLProv: A Data-Centric Support for Deep Learning Workflow Analyses. - Débora B. Pina; Adriane Chapman; Liliane N. O. Kunstmann; Daniel de Oliveira 001; Marta Mattoso (DEEM@SIGMOD, 2024)

Scientific Workflow Deployment: Container Provenance in High-Performance Computing. - Liliane N. O. Kunstmann; Débora B. Pina; Daniel de Oliveira 001; Marta Mattoso (SBBD, 2024)

ProvDeploy: Provenance-oriented Containerization of High Performance Computing Scientific Workflows. - Liliane N. O. Kunstmann; Débora B. Pina; Daniel de Oliveira 001; Marta Mattoso (CoRR, 2024)

DLProv: a suite of provenance services for deep learning workflow analyses. - Débora B. Pina; Liliane N. O. Kunstmann; Adriane Chapman; Daniel de Oliveira 001; Marta Mattoso (PeerJ Comput. Sci., 2025)

Breadcrumbs for your Deep Learning Model: Following Provenance Traces with DLProv. - Débora B. Pina; Liliane N. O. Kunstmann; Daniel de Oliveira 001; Marta Mattoso (Softw. Impacts, 2025)