x = layers.concatenate( [branch1x1, branch7x7, branch7x7dbl, branch_pool], axis=3, name='mixed4')后加se注意力机制

为了给 `mixed4` 层添加 SE 注意力机制，您可以使用以下步骤：

首先，导入相应的模块：

from tensorflow.keras.layers import GlobalAveragePooling2D, Reshape, Dense, Multiply

然后，您可以在 `mixed4` 层之后添加 SE 注意力机制的代码：

x = layers.concatenate([branch1x1, branch7x7, branch7x7dbl, branch_pool], axis=3, name='mixed4')

# SE 注意力机制
se = GlobalAveragePooling2D()(x) # 全局平均池化层
se = Reshape((1, 1, se.shape[-1]))(se) # 重塑形状
se = Dense(x.shape[-1] // 16, activation='relu')(se) # 降维
se = Dense(x.shape[-1], activation='sigmoid')(se) # 上升维度并使用 sigmoid 激活函数
x = Multiply()([x, se]) # 使用元素级乘法将特征图和注意力权重相乘

这里的思路是，首先通过全局平均池化层将 `mixed4` 层的特征图转换为一个向量。然后使用一系列的全连接层来学习注意力权重，最后通过元素级乘法将原始特征图和注意力权重相乘。

请注意，这只是一个示例，并且可能需要根据您的具体网络结构进行适当的调整。

希望这可以回答您的问题！如果您还有其他疑问，请随时提问。