当我继续使用每个图层的Maxpooling时，如何克服输出形状减小的问题？

Question

我正在建立一维卷积神经网络（CNN）。从许多方面来看，我已经了解到，如果添加更多层，CNN的性能将会提高。但是，在每个池化层，我的输出形状都比输入小50％（因为我使用的池大小为2）。这意味着一旦我的输出形状为1，便无法添加更多层。

有什么方法可以克服这种“形状减小问题”，或者仅仅是增加输入形状的问题？