history = cnn4_model.fit(X_train, y_train, batch_size = 50, validation_split=0.2, epochs = 100, verbose = 1)

这段代码是使用CNN对训练数据进行训练，并记录训练过程中的损失值和准确率。其中，X_train是训练数据，y_train是对应的训练标签。batch_size表示每次训练使用的样本数量，validation_split表示将训练数据的20%作为验证集，epochs表示训练的轮数，verbose表示是否打印训练过程中的日志信息。训练完成后，history变量会包含损失值和准确率的历史记录，可以用来进行可视化和分析。

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history = cnn2_model.fit(X_train, y_train, batch_size = 50, validation_split=0.2, epochs = 100, verbose = 1)

这段代码使用了一个名为 cnn2_model 的模型进行训练，训练数据为 X_train 和 y_train。每个训练批次的大小为 50，验证集占训练数据的 20%。训练的总轮数为 100 轮，verbose=1 表示将训练过程中的详细信息打印出来。在训练过程中，会记录训练的历史信息，即损失函数和评估指标的值随着训练轮数的变化情况。

history = cnn3_model.fit(X_train, y_train, batch_size = 50, validation_split=0.2, epochs = 100, verbose = 1)

这段代码是在使用一个名为"cnn3_model"的卷积神经网络模型来训练一组训练数据"X_train"和相应的标签"y_train"。其中"batch_size"参数指定每次使用的训练数据数量，"validation_split"参数指定训练数据中用于验证的比例，"epochs"参数指定训练的轮数，"verbose"参数指定训练过程中打印出详细信息的级别。在训练过程中，损失函数和优化器会被自动选择并应用在模型更新中。最后，该函数会返回一个历史记录对象，其中包含训练过程中的各种指标和损失函数值。