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。
由于助攻需要由至少两个球员合作完成，因此全局我方的助攻总数应该是双数。每次助攻都需要至少两名球员参与，在这个过程中，一名球员传球，另一名球员投篮得分。因此，每次成功的助攻都会增加2的数量。
如果最终助攻总数是单数，那么意味着有某些场次在没有发生助攻的情况下结束，这是不可能的。因此，全局我方的助攻总数必须是双数。
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。