全局梯是一个基于卷积神经网络的复合操作，它可以在必要的时候为网络增加更多的梯度信息，以加速反向传播的过程，提高模型训练的效率和性能。

其基本思想是对多个通道的梯度信息进行有效的组合，从而更好地应对深度神经网络中梯度消失和梯度爆炸等常见问题。

全局梯度通过对全局信息的获取和组合，使网络更加聪明和稳定，具有更好的泛化能力和鲁棒性。在训练深度神经网络中，全局梯度是一项非常重要的技术，被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理和推荐系统等领域。