神经网络模型中要输入三维张量是因为这样可以更好地处理序列数据或图像数据。

具体来说：

1. 序列数据处理：对于循环神经网络（RNN）等模型，输入通常是一个序列，比如一段文本、一段音频等。这些序列数据通常是二维的，其中一个维度表示序列长度，另一个维度表示每个时间步的特征。为了使得网络能够处理这样的序列数据，需要将其转换为三维张量，其中包括样本数量、时间步数和特征维度。

2. 图像数据处理：对于卷积神经网络（CNN）等模型，输入通常是图像数据。图像数据是二维的，其中一个维度表示图像的高度，另一个维度表示图像的宽度。然而，如果是彩色图像，还会有一个通道数的维度（比如 RGB 图像有三个通道，即三维）。为了在神经网络中处理图像数据，需要将其转换为四维张量，其中包括样本数量、高度、宽度和通道数。

总的来说，使用三维或四维张量作为输入，可以使得神经网络能够有效地处理不同类型的数据，尤其是在处理序列数据和图像数据时，这种表示方式能够更好地保留数据的结构信息，从而提高模型的性能。