steps_per_epoch=len(all_disp_paths) // batch_size, epochs=epochs, callbacks=[lr, mc], shuffle=False)

这是在 Keras 中使用的模型训练函数，用于训练神经网络模型。具体来说，它接受一些参数，包括：

- `steps_per_epoch`: 每个 epoch 中要运行的训练步骤数量，这里是根据数据集大小和批次大小计算得出的；
- `epochs`: 训练的总 epoch 数量；
- `callbacks`: 在训练过程中要使用的回调函数，这里包括了之前提到的学习率调整和模型权重保存；
- `shuffle`: 是否在每个 epoch 开始时打乱数据集。

这个函数会在训练过程中对模型进行迭代优化，每个 epoch 结束后会输出训练集和验证集上的损失值和准确率等指标。最终的训练结果是训练好的模型参数（权重）。