全局梯指的是在神经网络中用于训练模型的优化算法之一。它是一种基于梯度下降法的优化算法，将模型参数调整到最优值以最小化损失函数。

相对于传统的梯度下降法，全局梯度下降法采用了更加智能的方式来决定步长和调整方向，能够更快地找到局部最优解，并且容易收敛到全局最优解，从而提高模型的准确性和精度。全局梯度下降法广泛应用于深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域的机器学习算法。