tensorflow - Tensorflow の畳み込み層での操作

Question

TF を使用したディープ ラーニングの畳み込みについて読んでいます。ソース コードはこちらDeep learning with Tensorflowです。畳み込み層の定義について読みました：

       def conv_layer(input, size_in, size_out, name="conv"):
         with tf.name_scope(name):
           w = tf.Variable(tf.truncated_normal([5, 5, size_in, size_out], stddev=0.1), name="W")
           b = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[size_out]), name="B")
           conv = tf.nn.conv2d(input, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding="SAME")
           act = tf.nn.relu(conv + b)
           return tf.nn.max_pool(act, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding="SAME")

いくつかの関連ドキュメントについて読みましたが、それでも各エントリの意味を正確に理解していません

      [5, 5, size_in, size_out]    

および次のコードの意味:

      act = tf.nn.relu(conv + b)
      return tf.nn.max_pool()

この基本的な質問を教えていただけませんか？

前もって感謝します、