解答：
④ フィルタの各値を学習していくことにより,画像から特徴を抽出していく.
理由: 畳み込み層のフィルタ（カーネル）は、学習を通じて最適な値に調整されます。これにより、画像からエッジ、テクスチャ、形状などの特徴を抽出することができます。
その他の選択肢について：
- ① 畳み込み層は人間の神経細胞のC細胞を模していると言え,画像のずれに対する頑健性に寄与する。：C細胞（complex cells）は視覚野の神経細胞で、主に畳み込み操作そのものとは直接関係ありません。
- ② 画像とフィルタを重ねた際,重なった部分の値を足し合わせて,その総和をとっていく。：これは正確ではなく、畳み込み操作では重なった部分の値を乗算してその結果を足し合わせる操作を行います。
- ③ 通常画像と等しいサイズのフィルタが利用される。：フィルタのサイズは通常、画像のサイズよりもはるかに小さいです。フィルタは小さな領域で特徴を抽出し、その結果を全体の特徴マップとしてまとめます。
