卷积自动编码器对称模型堆叠

Question

由于这是我的第一篇文章，因此如果出现问题，请纠正我。我实现了卷积自动编码器（cae），但是如果我的模型具有正确的对称性，我会感到困惑。我想实现带有“一个和两个隐藏层”的cae，因为如果看Keras的发布，解码器具有4个CNN层和编码器3。问题是哪个代表1个隐藏层cae的下方，或者说得更好？堆叠一个隐藏维度或两个隐藏图层的图层？

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input_dim = Input(shape=(None,1))  
x = Conv1D(1,3, activation='relu', padding='same')(input_dim)
x = MaxPooling1D(20, padding='same')(x)
x = Conv1D(f1,3, padding='same')(x)
x = UpSampling1D((20))(x)
decoded = Conv1D(1,3, padding='same')(x)

autoencoder = Model(input_dim, decoded)

print(autoencoder.summary())

第二个模型（由inutiv决定）

input_dim = Input(shape=(None,1))  
x = Conv1D(1,3, activation='relu', padding='same')(input_dim)
x = MaxPooling1D(20, padding='same')(x)
decoded = Conv1D(1,3, padding='same')(x)

autoencoder = Model(input_dim, decoded)

print(autoencoder.summary())