最近在看CNN，想了解一下原理，问题如下：
用官网手写数字的MINIST的data，输入图片为32*32，使用5*5的过滤器（卷积核，有各种名字），计算出应该是28*28*32的输出。28*28我知道是要分别移动那么多个单位，但是最后32是怎么得出来，网上查了资料说的是特征个数也有说的是卷积核个数，
请问这个32是怎么计算得来？还是自己定义？另外在第一次卷积池化以后进行第二次卷积是输出的就是14*14*64，请问64又是怎么得出的？
请有了解的说一下，谢谢
假设一张彩色图片是32*32*3，32*32是长宽，3是红绿蓝三颜色，使用32个5*5的过滤器，每个过滤器实际上是5*5*3，一个过滤器和图片卷积卷积后得28*28，总共有32个过滤器，所以的到32个28*28，即28*28*32。
32和64都是超参数，这个是试出来的，过滤器太少，那么有些特征学不出来，导致欠拟合，太多，导致样本稀疏，过拟合，所以要选取一个差不多的值
卷积核的个数决定了能够提取的特征个数，有几个卷积核，尺寸后面跟的就是多少。
超参数一般在哪里设置呢？