Deeplearning4j，为什么有一种方法来指定卷积神经网络中每层的输出数量？

Question

我想知道为什么需要在DeepLearning4j中的神经网络的每个卷积层指定一个方法.nOut（）。输出的数量是否取决于内核的大小，步幅和输入的大小？它也只需要一个参数，如果我想在每个卷积层指定输出的宽度和长度，该怎么办？当我尝试不使用此方法时，它默认输出为0，在运行时抛出InvalidConfigurationException。

.layer(1, new ConvolutionLayer.Builder(kernelHeight, kernelWidth)
    .stride(verticalStride, horizontalStride)
    .nOut(numberOfOutputs)        //This is what I don't understand
    .activation(Activation.IDENTITY)
    .build())