在构建卷积自动编码器时，在选择层大小时，是否有任何建议的最佳实践？
例如，如果我使用28x28x1MNIST图像，并使用tf.keras创建我的模型，我如何将Conv2D和MaxPool2D层与Conv2DTranspose和Upsampling2D层匹配，以便返回到28x28x1图像？
谢谢你的帮助！
保持过滤器大小不变，以产生与输入形状相同的输出。如果你在Conv2D层中使用了3x3滤波器，那么，在Conv2DTranspose中使用3x3滤波器。
您可以选择过滤器大小，在最佳实践中，这些过滤器是奇数过滤器，而不是偶数过滤器。因此，可以使用3x3(最常见(和5x5。您也可以尝试2x2(最佳实践的一个例外，但它已被使用(。