history = model.fit(X_train, Y_train, epochs=20, batch_size=1420, validation_data=(X_test, Y_test), callbacks=[EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=1)], verbose=1, shuffle=False)

这段代码将训练数据 X_train 和 Y_train 作为输入，将模型在这些数据上训练 20 个 epochs。每个 epoch 中，训练数据将被分成一些大小为 1420 的小批量，这些小批量将被用来更新模型的参数。在每个 epoch 结束时，模型将在验证数据 X_test 和 Y_test 上进行评估，以检查模型的泛化能力。如果验证集上的损失函数在过去一个 epoch 中没有改善，则早期停止回调将停止训练过程。训练过程中，verbose=1 表示打印出详细的训练信息，shuffle=False 表示不对训练数据进行随机打乱。