在Keras中，Activation层与activation关键字参数都用于设置神经网络的激活函数。但它们的使用方法和作用有所不同。

Activation层通常用于设置每一层的激活函数，它是一个可选的层，可以在构建模型时添加。例如：

from keras.layers import Dense, Activation

model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=20, activation='relu'))
model.add(Dense(10))
model.add(Activation('softmax'))

在这个例子中，我们使用Activation层为第一层设置了激活函数relu，为输出层设置了激活函数softmax。Activation层可以直观的为每一层的激活函数命名，增加代码的可读性。

activation关键字参数通常用于设置某一层的激活函数，它是Dense、Conv2D等层的参数之一。例如：

from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=20, activation='relu'))

在这个例子中，我们直接在Dense层中设置了激活函数relu。

综上所述，Activation层和activation关键字参数都是设置神经网络激活函数的方法，但前者通常用于直观的命名每一层的激活函数，后者通常用于直接为某一层设置激活函数。