Ensemble 모델은 전통적인 방법과 데이터 기반 방법의 장점을 결합하여 성능을 향상시킵니다. 전통적인 방법은 feature noises, outlier nodes, 그리고 global transformation과 같은 변형에 강점을 가지고 있지만, 데이터 기반 방법은 그래프 매칭 정확도를 현저히 향상시킵니다. Ensemble 모델은 이러한 두 가지 방법의 장점을 결합하여 더 나은 성능을 제공합니다.
모델은 전통적인 그래프 매칭 알고리즘을 싱글 채널 GNN으로 변환하고, 이를 멀티 채널 네트워크로 확장합니다. 이 모델은 여러 알고리즘을 모든 반복에서 결합하는 앙상블 방법으로 볼 수 있습니다. 앙상블의 독립적인 반복은 각 반복 후에 1x1 채널별 컨볼루션 레이어를 통해 정보를 교환합니다. 이를 통해 전통적인 알고리즘의 성능을 현저히 향상시킬 수 있습니다.