def __init__(self, input_dim=(1, 28, 28), conv_param_1 = {'filter_num':16, 'filter_size':3, 'pad':1, 'stride':1}, conv_param_2 = {'filter_num':16, 'filter_size':3, 'pad':1, 'stride':1}, conv_param_3 = {'filter_num':32, 'filter_size':3, 'pad':1, 'stride':1}, conv_param_4 = {'filter_num':32, 'filter_size':3, 'pad':2, 'stride':1}, conv_param_5 = {'filter_num':64, 'filter_size':3, 'pad':1, 'stride':1}, conv_param_6 = {'filter_num':64, 'filter_size':3, 'pad':1, 'stride':1}, hidden_size=50, output_size=2):

这是一个神经网络模型的初始化函数，包含了多个卷积层和一个全连接层。

输入参数input_dim指定了输入数据的维度，这里是一个三维的张量，代表了一张28x28的灰度图像。

参数conv_param_1到conv_param_6指定了6个卷积层的参数，包括卷积核数量，卷积核大小，填充大小和步长大小等。

hidden_size指定了全连接层的隐藏层大小，output_size指定了模型输出的大小，这里是2，代表了二分类问题。