BEND의 성능 향상은 주로 모델 다양성 증가에 기인합니다. 모델 다양성을 높이는 다른 방법은 다양한 모델 아키텍처를 사용하는 것입니다. 예를 들어, 서로 다른 유형의 신경망 아키텍처를 결합하거나 다양한 하이퍼파라미터 조합을 사용하여 모델을 학습할 수 있습니다. 이를 통해 각 모델이 데이터의 다른 측면을 학습하고 다양한 관점에서 문제를 해결할 수 있습니다. 이는 앙상블 학습에서 다양성을 증가시키고 모델의 일반화 성능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.