畳み込み層

畳み込み層の説明として正しいものを選択肢から選んでください．

1. ネットワーク内の畳み込み層の数を適切に増やすことで、モデルは入力画像の特徴を満遍なく考慮できるようになるため、
　モデルの性能は向上する．
2. 畳み込み層は画像データの解析のみに有効であるため、シーケースデータなどには用いることができない．
3. 畳み込み層をモデルに適用する場合、モデルに活性化関数は適用できない．
4. 全結合層と異なり、畳み込み層では入力の形状が無視されしまう．