将softmax用作tf.keras中的顺序层与将softmax用作密集层的激活函数之间有何区别？

将softmax用作tf.keras中的顺序层与将softmax用作密集层的激活函数之间有以下区别：

1. 用作顺序层：在tf.keras中，可以将softmax函数作为顺序层的一部分来应用。顺序层是神经网络中的一种基本层，用于构建网络模型。将softmax用作顺序层时，它通常用于多分类问题中的最后一层，将输出转化为概率分布。softmax函数将输入向量转化为概率分布，使得所有输出的概率之和为1。这样可以方便地对多个类别进行分类，并选择概率最高的类别作为预测结果。
2. 用作密集层的激活函数：在神经网络的密集层中，可以将softmax函数作为激活函数来应用。密集层是神经网络中的一种常见层，也称为全连接层。将softmax用作密集层的激活函数时，它通常用于多分类问题中的最后一层，将输出转化为概率分布。与顺序层中的softmax函数相比，用作密集层的激活函数的softmax函数更加灵活，可以在网络的任意层中使用。它将输入向量转化为概率分布，使得所有输出的概率之和为1，从而可以方便地对多个类别进行分类，并选择概率最高的类别作为预测结果。

总结：区别在于使用位置不同，将softmax用作顺序层时通常用于多分类问题的最后一层，将输出转化为概率分布；而将softmax用作密集层的激活函数时，可以在网络的任意层中使用，将输出转化为概率分布。