ConvNeXt 및 RepLKNet이 보다 전역적으로 활성화된 Class Activation Maps(CAM)을 생성하는 이유는 아키텍처의 내재적 특성에 기인합니다. 초기화된 가중치를 사용하여 생성된 특징 맵을 비교하고 분석한 결과, SLaK와 달리 ConvNeXt 및 RepLKNet은 초기화 단계부터 전역적으로 활성화된 특징 맵을 생성하는 강한 경향이 있다는 것을 확인했습니다. 특히 RepLKNet은 초기화 단계에서도 양수 GAP 값에 집중되는 특징을 보였으며, 훈련 과정을 통해 이 분포가 두 개의 피크로 나뉘는 것을 확인할 수 있었습니다. 이러한 내재적 특성으로 인해 ConvNeXt 및 RepLKNet은 전역적으로 활성화된 특징 맵을 생성하는 경향이 있습니다.