平均池化和全局平均池化能一起用吗

平均池化和全局平均池化可以一起使用。

平均池化是指在输入的特征图上进行局部平均池化操作，得到一个下采样后的特征图。

而全局平均池化是指在输入的特征图上进行全局平均池化操作，得到一个全局特征向量。

这两种池化操作的结果并不冲突，可以在一个神经网络中同时使用。

例如，在某些卷积神经网络中，可以使用平均池化来下采样特征图，然后使用全局平均池化来将特征图压缩成一个全局特征向量，用于分类或其他任务。这种池化操作的组合可以提高模型的性能，并且可以减少参数数量，从而减少过拟合的风险。

需要注意的是，平均池化和全局平均池化的使用要根据具体的任务和数据来确定，不能一概而论。在设计神经网络时，应根据具体情况选择适当的池化操作，以达到更好的性能。