python　4次元配列の形状はそれぞれ何を表しているのかわかりません。回答お願いします。

pythonで機械学習を行っているのですが、Githubにあるコードを動かしてみたところ、予測に用いる入力データと予測結果の出力データが4次元配列になってました。
（元のコードに、予測に用いる入力データと予測結果の形状がprintされるよう書き加えました。）

(1800, 3, 300, 1)
(3, 1800, 300, 1)

上が入力データで下が出力データの形状です。
それぞれ何を表しているのでしょうか？いまいち想像できません。
（データセットは独自の物に変えてます。重みつき隣接行列と10000タイムステップ×300ノードの行列を扱ってます）

また、このときの誤差を求めるのですが、1800と3が逆転している理由もわかりません。

誤差関数の例としては以下になります。

def MAE(v, v_):
    """
    Mean absolute error.
    :param v: np.ndarray or int, ground truth.
    :param v_: np.ndarray or int, prediction.
    :return: int, MAE averages on all elements of input.
    """
    return np.mean(np.abs(v_ - v))

なぜ形状が違うのにこれで誤差が求められるのでしょうか？

回答いただけると幸いです。

PS.これは本来回帰問題なのですが、予測結果を整数で丸めて3ラベルの分類問題のように扱おうとしています。このとき誤差ではなく正答率を求めたいのですが、4次元配列ではどのようにすればいいでしょうか？

参考コード　https://github.com/VeritasYin/STGCN_IJCAI-18