关于深度学习训练时遇到的问题！

想问下友友们下面这张图里的stride_conv、pool、stride_pool都是啥意思啊

我训练时遇到了这个问题

我改了第一张图里的num_filters为任何数时，总是报错期待得到的channel比我改的num_filters大11
这是啥原因啊

stride：
卷积核的步长，默认为1。也可以用stride_h和stride_w来设置。
pad：
扩充边缘，默认为0，不扩充。
num_output：
卷积核（filter）的个数
kernel_size：
卷积核的大小。
weight_filler：
权值初始化。 默认为“constant”,值全为0.
很多时候我们用”xavier”算法来进行初始化，也可以设置为”gaussian”
pool
池化方法，默认为MAX。目前可用的方法有 MAX, AVE, 或 STOCHASTIC
dropout_ratio
丢弃数据的概率

需要关注从第一层到最后一层的通道数，前后层间的通道数要能匹配

可以看一下代码吗