所以我有一个数据集（已经加载到数据集对象中了）。我要训练的数据总共有1260行，有4个特征和一个标签。我想用这些数据做一个时间序列预测，使用lstm层和deeplearning4j。下面是我如何配置我的模型配置。

MultiLayerConfiguration config = new NeuralNetConfiguration.Builder()
            .optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT)
            .weightInit(WeightInit.XAVIER)
            .list()
            .layer(0, new LSTM.Builder().activation(Activation.TANH).nIn(4).nOut(1).build())
            .layer(1, new DropoutLayer())
            .layer(2, new RnnOutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.MSE)
                    .activation(Activation.TANH).nIn(4).nOut(1).build())
            .build();

我的问题是，输入nin（）和n（）的数字应该是多少，每一层的数字是如何变化的？nin和nout到底指的是什么？