So, in the input there are 3 channel input and for the purpose of classification into two classes and the architecture has three convolution layers, where in each layer the filter sizes are of 7   7 , 5  5 and 3  3 and the number of channels in this layers are 64, 32 and 16. So, these layers they are specified from input to the output and then there are two max pool layers in between every convolutional layer.
तो, इनपुट में, 3 चैनल इनपुट होते हैं और दो वर्गों में वर्गीकरण के उद्देश्य से और आर्किटेक्चर में तीन कोन्वोलुसन लेयर्स होते हैं, जहां प्रत्येक लेयर में फिल्टर साइज 7   7, 5  5 और 3  3 तथा इस परतों में चैनल की संख्या 64, 32 और 16 हैं। इसलिए, इन परतों को वे इनपुट से आउटपुट तक निर्दिष्ट करते हैं और फिर प्रत्येक कोन्वोलुसन लेयर्स के बीच दो अधिकतम पूल परतें होती हैं।