畳み込み層

畳み込み層の説明として正しくな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. 畳み込み層は画像意外にも、シーケンスデータなどの解析にも使用できる．
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を適用できない
4. 全結合層と異なり、畳み込み層では入力の形状を保持してデータを解析できる．