Em um projeto de classificação de imagens, você decide utilizar o framework Keras para construir uma rede neural profunda. Uma das camadas fundamentais que você irá implementar é a camada Dense, que é amplamente utilizada para conectar todas as entradas a todos os neurônios da camada seguinte. Compreender o funcionamento e as características dessa camada é crucial para otimizar o desempenho do seu modelo. Qual das seguintes afirmações sobre a camada Dense no Keras é correta? Grupo de escolhas da pergunta A camada Dense não pode ser utilizada em redes neurais convolucionais, pois é exclusiva para redes totalmente conectadas. A camada Dense permite que cada neurônio da camada anterior se conecte a todos os neurônios da camada seguinte, mas não pode aplicar funções de ativação. A camada Dense é uma camada totalmente conectada que aplica uma transformação linear seguida de uma função de ativação, permitindo modelar relações não lineares. A camada Dense é responsável por realizar operações de convolução e, portanto, é mais adequada para tarefas de processamento de imagens.