全局平均池化的4个优点如下：
减少过拟合：全局平均池化可以减少模型中的参数数量，从而减少过拟合的风险，提高模型的泛化性能。
降低计算量：相比于全连接层，全局平均池化操作的计算量更小，因为全连接层需要将每个输入元素都连接到输出层的每个神经元上，而全局平均池化只需要将每个通道上的元素进行平均池化，然后将每个通道的平均值作为输出。
提高特征的鲁棒性：全局平均池化可以将整个特征图压缩成一个全局特征向量，表示整个图像的特征。这种全局特征对于一些目标识别和分类任务来说具有较好的鲁棒性，可以降低对目标位置的敏感度。
加速训练：相比于全连接层，全局平均池化的计算速度更快，因此可以加速模型的训练过程。
综上所述，全局平均池化是一种非常有效的特征压缩和特征提取方法，可以在减少计算量的同时提高模型的性能和鲁棒性。
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