pythonのkerasで、model.summary()によりモデルを表示できるが、
活性化関数名（Activation）が、
　'activation_1 (Activation)'
のように表示された。
'ReLU'など、どの活性化関数を用いたのか表示したい。

修正前

以下が、修正前のコード（モデル定義部分）。
活性化関数の定義を
　'model.add(Activation('relu'))' とした。.......(A)

model = Sequential()
model.add(Dense(4, input_shape=(784, 1)))
model.add(Activation('relu'))               # A:活性化関数定義
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

model.summary()

モデル表示結果。

Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
dense_1 (Dense)              (None, 784, 4)            8         
_________________________________________________________________
activation_1 (Activation)    (None, 784, 4)            0         
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense)              (None, 784, 10)           50        
=================================================================
Total params: 58
Trainable params: 58
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

活性化関数名が、
　'activation_1 (Activation)'
と表示され、どの活性化関数を用いたのかわからない状態。

修正後

kerasのAdvanced activationsを用いる。
[Keras Documentation : Advanced Activationsレイヤー] (https://keras.io/ja/layers/advanced-activations/)

Advanced activationsのReLU関数をインポート。

from keras.layers import ReLU

活性化関数の定義を
　'model.add(ReLU())' とする。......(B)

model = Sequential()
model.add(Dense(4, input_shape=(784, 1)))
model.add(ReLU())                           # B:活性化関数定義
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

model.summary()

モデル表示結果。

Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
dense_1 (Dense)              (None, 784, 4)            8         
_________________________________________________________________
re_lu_1 (ReLU)               (None, 784, 4)            0         
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense)              (None, 784, 10)           50        
=================================================================
Total params: 58
Trainable params: 58
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

活性化関数名が、
　're_lu_1 (ReLU)'
と表示され、ReLU関数を用いたことがわかる。

他の活性化関数についても、同様に可能。

補足

Advanced activationsを用いることにしたとき、
最初は、活性化関数の定義を以下のようにしていた。

model.add(Activation(ReLU()))

これだと、うまくいかない上に、以下の警告も表示されるので注意。
どうやら、'ReLU()'をActivationの引数として与えるのではなく、直接model.add()に渡すべきらしい。

UserWarning: Do not pass a layer instance (such as ReLU) as the activation argument of another layer. Instead, advanced activation layers should be used just like any other layer in a model.