我无法实现这种自动编码器体系结构

Question

我已经有一个星期要使用keras来实现以下自动编码器了。（我的问题是由于UpSampling过程，我应该使用padding ='same'。如果我不这样做，我就不会对其进行UpSample ）。 没有填充，我无法实现这种架构。 这是正确的实施方式吗？ 如果不是，您能帮我吗？这对我很重要。 谢谢...

这是我的代码：

inputs=Input(shape=(28,28,1))
x=Conv2D(6,(5,5),activation='relu',padding='same')(inputs)
encoded=MaxPooling2D((2,2))(x)

#decode

x=Conv2D(6,(5,5),activation='relu',padding='same')(encoded)

x=UpSampling2D((2,2))(x)

decoded=Conv2D(1,(5,5),activation='sigmoid',padding='same')(x)


auto_encoder=Model(inputs,decoded)

auto_encoder.summary()

auto_encoder.compile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy')

auto_encoder.fit(x_train_noisy,X_train,epochs=50,batch_size=128,validation_data=(x_test_noisy,X_test))

这是模型： CDAE architecture for reconstructing native images from corrupted form of them due to noise