出现这个错误通常是因为标签的形状与模型的输出形状不匹配。下面是一个解决方法的示例代码：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 生成模拟数据
labels = np.random.randint(0, 2, size=(128,))
predictions = np.random.randn(128, 424)

# 将标签转换为独热编码
labels_onehot = tf.keras.utils.to_categorical(labels, num_classes=424)

# 模型定义
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(128,)),
    tf.keras.layers.Dense(424, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')

# 训练模型
model.fit(x=labels_onehot, y=predictions, batch_size=16, epochs=10)

在上面的代码中，我们首先生成了一个随机的标签数组和预测结果数组。然后，我们使用tf.keras.utils.to_categorical将标签转换为独热编码，以便与模型的输出形状匹配。接下来，定义了一个简单的模型，并使用compile方法编译模型。最后，使用fit方法训练模型。

请注意，上述代码中的模型和数据只是示例，你需要根据实际情况进行相应的修改。