在深度学习中，overlap通常指的是卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）中的卷积操作中滑动窗口的重叠部分。
卷积神经网络是一种常用的深度学习算法，它广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。卷积操作是CNN中最重要的组成部分之一，它通常用于图像或其他二维数据的处理。
卷积操作中的滑动窗口指的是在图像或数据上沿着两个方向（通常是水平和垂直）移动的固定大小的窗口。这个窗口可以是3x3、5x5或7x7等不同大小的矩阵。
在进行卷积操作时，滑动窗口通常以固定的步长进行移动，通常为1或2个像素。如果步长是1，窗口将在相邻的像素上移动；如果步长是2，窗口将在相隔一个像素的位置上移动。步长越大，图像尺寸就越小。
重叠部分指的是相邻滑动窗口之间的部分，通常称为卷积核的重叠部分。卷积核是一组固定的权重值，用于对图像或数据进行卷积运算。在卷积操作中，滑动窗口通过乘以卷积核中的权重值，并将结果相加，生成卷积后的输出。
通常情况下，重叠部分的大小是根据滑动窗口的大小和步长来决定的。如果步长是1，重叠部分通常是滑动窗口大小的一半；如果步长是2，重叠部分通常是滑动窗口大小的一半或更多。重叠部分的大小对于卷积操作的效果和速度都有影响。如果重叠部分太小，可能会丢失一些重要的信息；如果重叠部分太大，计算量会增加，从而导致卷积操作的速度变慢。
在卷积神经网络的训练中，通常可以通过调整滑动窗口大小、步长和重叠部分大小等超参数来控制卷积操作的效果和速度。