python：kerasで学習させたときのエラーの意味が分かりません。

Question

◎　以下のようなプログラムを実行させました。

model = keras.models.Sequential()

model.add(Dense(units=64,input_dim=101))
model.add(Activation('relu'))

model.add(Dense(units=64))
model.add(Activation('relu'))

model.add(Dense(units=64))
model.add(Activation('relu'))

model.add(Dense(units=2))
model.add(Activation('softmax'))

model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',optimizer='sgd',metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train,y_train,epochs=10, verbose=0)
score = model.evaluate(x_test, y_test,batch_size = 10)
print('accuracy:', score[1])

◎　すると、以下のようなエラーが出ます。

InvalidArgumentError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-103-09cf3e4b67d9> in <module>

----> 2 model.fit(x_train,y_train,epochs=10, verbose=0)
4 score = model.evaluate(x_test, y_test,batch_size = 10)
5 print('accuracy:', score[1])

InvalidArgumentError: Received a label value of 14 which is outside the valid range of [0, 2). Label values: 6 1 1 7 1 3 7 2 7 7 2 2 5 14 11 2 2 1 4 2 2 2 4 5 2 14 1 3 2 8 6 2
[[{{node loss_21/activation_88_loss/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits}}]]

◎　このエラーは何を意味しているのでしょうか？

因みに同じプログラムで他のデータ（15列×100行)を処理させた時は正常終了したのですが、なぜか、データを変えるとエラーになります。
処理させたデータは、101列×1万5000行のデータです。
データが大きいことが原因なのでしょうか？

ご指導いただければ、大変助かります。
よろしくお願いいたします。

Comments

[fdaskjlfda]

ここの前の部分のプログラムも載せてもらえると嬉しいです
また、
print(type(X_train))
print(X_train.shape)
print(Y_train.shape)
もmodel = keras.models.Sequential()の前で実行してみて、結果を書くと、手がかりになります

[python_2019]

ご回答ありがとうござました。
お教え頂いた方法で試行錯誤していると、正常に動作しました。

Answer 1

エラーの「outside the valid range of [0, 2).」は下記から発生しているかと思います。

model.add(Dense(units=2))

model.add(Activation('softmax'))

出力（ラベル数）が１４なら、units=14となるのではないでしょうか。

Comments

[python_2019]

ご回答ありがとうございます。

ご指摘頂いた箇所を修正したら、正常に動作しました。

大変、助かりました。