x = layers.concatenate( [branch1x1, branch7x7, branch7x7dbl, branch_pool], axis=3, name='mixed4')在这段代码后面加辅助分类器

在这段代码后面加辅助分类器，可以使用以下代码：

# Add auxiliary classifier
aux = layers.AveragePooling2D(pool_size=(5, 5), strides=(3, 3))(x)
aux = layers.Conv2D(filters=128, kernel_size=(1, 1), activation='relu')(aux)
aux = layers.Flatten()(aux)
aux = layers.Dense(units=1024, activation='relu')(aux)
aux = layers.Dense(units=num_classes, activation='softmax', name='auxiliary_output')(aux)

# Rest of the model architecture
# ...

# Create the final model
model = Model(inputs=input, outputs=[main_output, aux])

这段代码会在`layers.concatenate`后面添加一个辅助分类器。辅助分类器的输入是`x`，首先通过`AveragePooling2D`层进行平均池化，然后通过一系列卷积、全连接层来进行特征提取和分类，最后输出辅助分类的结果。整个模型的输出包括主分类器和辅助分类器的结果。

请注意，你需要根据你的具体模型架构和需求来调整辅助分类器的参数和层次结构。上述代码只是一个示例，你可能需要根据实际情况进行修改。