什么情景下使用平均池化比较适合？

平均池化是一种常见的池化操作，它可以将特征图中相邻区域内的数值取平均值，从而减小特征图的尺寸，降低模型的复杂度。下面是平均池化比较适合的情景：

1. 平滑时间序列数据

时间序列数据通常存在一定的噪声，平均池化可以将相邻区域内的数值取平均，平滑时间序列数据。平滑后的时间序列能够更好地揭示时间序列中的趋势和周期性，提高模型的泛化性能。

1. 避免过拟合

池化操作可以降低模型的复杂度，减少模型中的参数数量，从而减少过拟合的可能性。平均池化对特征图的每一个区域都进行了取平均操作，从而降低了特征图噪声的影响，进一步减少了过拟合的风险。

1. 减少计算量

平均池化可以将相邻区域内的数值取平均，从而减小特征图的尺寸，降低模型的复杂度。减少特征图的尺寸可以大大减少下一层网络的计算量，提高模型的计算效率。

1. 保持不变性

平均池化可以保持特征图的不变性，即对于输入特征图中的不同位置和大小的输入，平均池化会输出相同大小和相同刻度的输出。这种不变性使得平均池化更适用于需要对输入图像进行分类和检测的场景。

综上所述，平均池化对于平滑时间序列数据、避免过拟合、减少计算量和保持不变性等情景下比较适合。除此之外，平均池化也适用于一般的图像分类和检测场景。