ML K-Fold Cross Validation 질문

머신러닝을 공부하던 중 K-Fold Cross Validation에 이해가 가지 않는 부분이 생겨 혹여나 도움을 받을 수 있을까 질문드립니다.

5-fold로 train_test_split을 하여 총 5번 모델을 학습시켰습니다. 각각의 학습은 모두 epoch=50으로 두고 학습하였구요.

예를 들어, 어떤 실험 A를 수행하고 acc를 구했더니 최대 acc가,
0th-fold에서는 epoch=20일 때,
1st-fold에서는 epoch=40일 때,
2nd-fold에서는 epoch=5일 때,
3rd-fold에서는 epoch=45일 때,
4th-fold에서는 epoch=35일 때 나왔다고 합시다.

실험 A의 성능을 실험 B와 비교하고 싶어서 실험 A의 최종 acc를 구하고자 한다면,
1) 각 fold마다 최대acc가 나왔던 epoch(순서대로 20, 40, 5, 45, 35)에서의 acc값의 mean을 구하면 되는 것인가요?
2) 혹은 epoch=1 일 때 모든 fold의 acc의 평균을 구하고, epoch=2일 때 모든 fold의 acc의 평균을 구하고, ... 이런 식으로 epoch = '1~50'일 때 매 epoch마다 구해놓은 평균들(총 50개) 중 가장 높은 값을 구해서 그것을 실험 A의 최종 acc로 써야하나요?

긴글 읽어주셔서 감사합니다.