解释一下卷积核数量和卷积核大小两个参数

卷积核数量指的是在卷积神经网络中，用于提取特征的卷积核的数量，通常也被称为卷积层的深度。卷积核大小则是指卷积核的宽度和高度，通常是一个正方形或矩形。

在卷积神经网络中，每个卷积核都会对输入图像进行卷积操作，从而提取出不同的特征。卷积核数量的多少和卷积核大小的选择都会影响网络的性能和效果。较多的卷积核数量可以提取更多的特征，但也会增加网络的复杂度和计算量；而较大的卷积核大小可以提取更大范围的特征，但也会导致信息的丢失和模糊。

因此，在设计卷积神经网络时，需要根据具体的任务和数据集来选择合适的卷积核数量和卷积核大小，以达到最佳的性能和效果。