サンプルコードの変数の意味が分からない。

Question

O'REIKKY社のゼロから作るDeep Learningという本を参考にして、自分のデータに合わせたモデルを構築したいと考えているのですが、CNNを定義するサンプルコードの、filter_numとfilter_sizeという変数の意味がよくわかりません。
filter_num=30,filter_size=5というのは、5*5のフィルターを30個使うという意味でしょうか？
また、今回自分のモデルを作成するに当たって、フィルターのサイズが縦横同じではないものが必要なのですが、どのようにコードを改変すればよいのでしょうか？
実装したいフィルターのサイズは(2,200)です。
#サンプルコード

# coding: utf-8
import sys, os
sys.path.append(os.pardir)  # 親ディレクトリのファイルをインポートするための設定
import pickle
import numpy as np
from collections import OrderedDict
from common.layers import *
from common.gradient import numerical_gradient


class SimpleConvNet:
    """単純なConvNet

    conv - relu - pool - affine - relu - affine - softmax
    
    Parameters
    ----------
    input_size : 入力サイズ（MNISTの場合は784）
    hidden_size_list : 隠れ層のニューロンの数のリスト（e.g. [100, 100, 100]）
    output_size : 出力サイズ（MNISTの場合は10）
    activation : 'relu' or 'sigmoid'
    weight_init_std : 重みの標準偏差を指定（e.g. 0.01）
        'relu'または'he'を指定した場合は「Heの初期値」を設定
        'sigmoid'または'xavier'を指定した場合は「Xavierの初期値」を設定
    """
    def __init__(self, input_dim=(1, 28, 28), 
                 conv_param={'filter_num':30, 'filter_size':5, 'pad':0, 'stride':1},
                 hidden_size=100, output_size=10, weight_init_std=0.01):
        filter_num = conv_param['filter_num']
        filter_size = conv_param['filter_size']
        filter_pad = conv_param['pad']
        filter_stride = conv_param['stride']
        input_size = input_dim[1]
        conv_output_size = (input_size - filter_size + 2*filter_pad) / filter_stride + 1
        pool_output_size = int(filter_num * (conv_output_size/2) * (conv_output_size/2))

Answer 1

分からなかった部分が理解できた。