实现Inception模块：
Inception模块包含多个不同大小的卷积核和池化操作，并将它们的输出连接起来。你需要为每个卷积操作定义层，并将它们的输出合并。
实现残差连接（对于Inception-ResNet）：
残差连接需要将输入跳过一些层，并与这些层的输出相加。在Keras中，你可以使用add函数来实现这一点。
堆叠模块：
根据论文中描述的架构，你需要将多个Inception模块（或Inception-ResNet模块）堆叠起来。
添加辅助分类器（可选）：
在某些Inception架构中，中间层会连接到辅助分类器。这些分类器在训练时提供额外的监督信号。
定义输出层：
最后，你需要添加一个全局平均池化层和一个或多个全连接层来产生最终的分类输出。
