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kerasを用いたCNNモデルの作成でのエラー

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kerasを用いたCNNモデルの作成で、エラーが表示され対処できない状況です。
なんとなくですが、畳み込み演算の過程で画像データが小さくなりすぎてしまい、エラーを表示しているのかと想定しています。

そこでご質問です。

・「Con - Relu - Pooling」の層を増やしたいのですが、どうしても3層以上増やすことができません。(今回発生したエラーのため、、、)どうしたら増やせるでしょうか。

・上記の質問と被りますが、画像データが小さくなるのを防ぐためにパディング処理を行おうと思うのですが、「Con2D」の層に
padding='valid' を入れればよいのでしょうか。入れても同じエラーが表示するので、亜ディング処理できているか不安です。
この件についてご確認お願いします。

# 入力データ:data  ラベルデータ:label
model = Sequential()
# 先に作成したmodelへレイヤーを追加
model.add(Conv2D(64, (4, 4),input_shape=(28,28,1)))
model.add(Conv2D(64, (4, 4)))

model.add(BatchNormalization())
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Conv2D(64, (2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (2, 2)))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Conv2D(64, (2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (2, 2)))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))



★model.add(Conv2D(64, (2, 2)))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))



model.add(Flatten())
model.add(Dense(256))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Activation('relu'))

model.add(Dense(15))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Activation('softmax'))
# Learnig Processの設定
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer="adadelta",
              metrics=['accuracy'])
result =model.fit(data1, label1,verbose=2, epochs=150)
print(result)

エラーについて

ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 2 from 1 for 'conv2d_286/convolution' (op: 'Conv2D') with input shapes: [?,1,1,64], [2,2,64,64].

## 最後の層の「★model.add(Conv2D(64, (2, 2)))」でエラー
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+1

padding='same' 引数で入力と出力のサイズが同じになるようにパディングが行われます。

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