卷积神经网络中，(____)池化更注重保留区域内的整体信息，适合需要强调区域整体特征而非局部显著特征的场景。并且在一定程度上过滤掉高频噪声，使特征更稳定。

本题考查卷积神经网络中不同池化方式的特点和适用场景。解题思路是需要了解常见池化方式（如最大池化和平均池化）的工作原理和特性，然后根据题目中对池化方式特点的描述来确定答案。

• 最大池化（Max Pooling）：它的工作原理是在每个池化窗口中选取最大值作为该窗口的输出。这种方式关注的是局部区域内最显著的特征，因为它只保留了最大值，而忽略了其他值。例如，在一个 $2\times2$ 的池化窗口中，若窗口内的值为 $\begin{bmatrix}1 & 3 \\ 2 & 4\end{bmatrix}$，最大池化的输出就是 $4$。然而，这种方式可能会丢失区域内的整体信息，因为其他值没有被考虑进去。
• 平均池化（Average Pooling）：它的工作原理是计算每个池化窗口内所有值的平均值作为该窗口的输出。对于上述 $2\times2$ 的池化窗口，平均池化的输出为 $\frac{1 + 3+2 + 4}{4}=\frac{10}{4} = 2.5$。平均池化更注重区域内的整体信息，因为它考虑了窗口内的所有值。同时，它在一定程度上可以过滤掉高频噪声，使特征更加稳定，因为平均值对个别极端值的敏感度较低。

根据题目中“更注重保留区域内的整体信息，适合需要强调区域整体特征而非局部显著特征的场景。并且在一定程度上过滤掉高频噪声，使特征更稳定”的描述，符合平均池化的特点。