针对数据集维度是(2400, 16, 16)、标签维度是(2400, 3)，写一个卷积神经网络的代码，第一层输入四维数据，并向我解释这四维数据的意义

以下是卷积神经网络的代码：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(16,16,1)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

这里的四维数据指的是输入数据的维度，即(2400, 16, 16, 1)。其中：

- 2400 表示数据集中有 2400 个样本；
- 16 表示每个样本的高度为 16 个像素；
- 16 表示每个样本的宽度为 16 个像素；
- 1 表示每个像素只有一个通道，即灰度图像。

因此，我们需要将输入数据的维度转换为(2400, 16, 16, 1)，才能输入到卷积神经网络中进行训练。