『pythonとkerasによるディープラーニング』という本の説明で分からないところがありまして・・・

###『pythonとkerasによるディープラーニング』という本の説明の分からないところ
私は『pythonとkerasによるディープラーニング』という本を使い、勉強をしているのですが、わからないところがあり質問させていただきました。

それは最大値プーリング層が必要な理由についての説明です。(参考ページp133)

そこでは最大値プーリング層が必要な理由についての説明のため、最大値プーリング層なしのモデルを提示しました。(コードは質問文の下に記しておきます。)
その後で本では『三つ目の層の3×3ウィンドウに含まれているのは最初の入力の7×7ウィンドウから得られた情報だけです。』という説明をしました。

この説明がわかりませんでした。
7×7というのがどこからてきたのでしょう？
どのように考えて７×7は、ハリーポッターの姿現しのごとく、突然現れたようにしか思えません。

下にコードとモデルのアーキテクチャを記しておきます。
どうかご教授お願いします・・・

python
1model_no_max_pool = models.Sequential()
2model_no_max_pool.add(layers.Conv2D(32,(3,3), activation='relu',
3                                    input_shape=(28, 28, 1)))
4model_no_max_pool.add(layers.Conv2D(32,(3,3), activation='relu'))
5model_no_max_pool.add(layers.Conv2D(32,(3,3), activation='relu'))

model.summmary()

Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
conv2d_4 (Conv2D)            (None, 26, 26, 32)        320       
_________________________________________________________________
conv2d_5 (Conv2D)            (None, 24, 24, 32)        9248      
_________________________________________________________________
conv2d_6 (Conv2D)            (None, 22, 22, 32)        9248      
=================================================================
Total params: 18,816
Trainable params: 18,816
Non-trainable params: 0