与上段代码联系起来 ，以下代码中的参数应如何对应改变 history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=50, validation_data=(x_val, y_val))

这段代码中的 `model.fit()` 函数用于训练模型，并返回一个 `history` 对象，其中包含了训练过程中的各种指标，例如训练集准确率、验证集准确率、训练集损失、验证集损失等等。

与上段代码中的绘图相关参数相对应，你可以改变以下参数来绘制更符合你需求的图表：

- `batch_size`：每个训练批次的样本数，可以根据你的机器性能和数据集大小进行调整，默认值为32。
- `epochs`：训练轮数，即对整个训练集进行多少次迭代训练，默认值为1。
- `validation_data`：验证集数据，可以是一个元组 `(x_val, y_val)`，其中 `x_val` 是验证集样本数据，`y_val` 是验证集样本标签数据。在训练过程中，模型会在每个 epoch 完成后对验证集进行评估，以便我们可以监控模型的泛化能力。

因此，你可以根据自己的需求调整 `batch_size` 和 `epochs` 参数来控制训练过程的快慢和效果。同时，你也可以根据自己的数据集情况调整 `validation_data` 参数来进行模型的验证和选择。