CNNのグリッドサーチでエラーが。。

ＤＮＮのグリッドサーチを模倣して、ＣＮＮのグリッドサーチのプログラミングを実施したのですが、エラーが発生します。
どうも、このエラーの意味がよく理解できません。。
ＣＮＮではうまく動作するのですが、何故でしょうか？
そもそも、ＣＮＮでグリッドサーチはできないのでしょうか？

お詳しい方、ご指導をお願いします。

def create_model(optimizer='rmsprop', init='glorot_uniform'):

    model = Sequential()
    
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same',input_shape=x_train.shape[1:]))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(Conv2D(64, (3, 3)))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
    model.add(Dropout(0.25))

    model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same'))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(Conv2D(64, (3, 3)))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
    model.add(Dropout(0.25))


    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(64))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(Dropout(0.25))
    model.add(Dense(dense_size))
    model.add(Activation('softmax'))

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


from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
model = KerasClassifier(build_fn=create_model, verbose=0)

optimizers = ['adam']#　optimizers = ['rmsprop', 'adam', 'sgd', 'adagrad']
init = ['normal']#　init = ['glorot_uniform', 'normal', 'uniform']
epochs = [50]
batches = [8]
param_grid = dict(optimizer=optimizers, epochs=epochs, batch_size=batches,
                  init=init)
grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid,n_jobs=-1)
grid_result = grid.fit(x_train, y_train)

print(grid.best_params_) 
print(grid.best_score_)

以下、エラーメッセージです（中間表示省略）。

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-10-eb910e579a23> in <module>
     13                   init=init)
     14 grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid,n_jobs=-1)
---> 15 grid_result = grid.fit(x_train, y_train)
     16 
     17 # summarize results

---

ValueError: Error when checking target: expected activation_6 to have shape (1,) but got array with shape (3,)