在Caffe中定義和訓練一個簡單的卷積神經網絡模型包括以下步驟：

1. 定義網絡結構：首先，需要定義網絡的結構，包括卷積層、池化層、全連接層等。在Caffe中，可以使用Protobuf文件（通常以.prototxt為擴展名）來定義網絡結構。以下是一個簡單的卷積神經網絡模型的示例Protobuf文件：

name: "SimpleCNN"
layer {
  name: "data"
  type: "Data"
  top: "data"
  data_param {
    source: "path/to/your/data"
    batch_size: 64
    backend: LMDB
  }
}
layer {
  name: "conv1"
  type: "Convolution"
  bottom: "data"
  top: "conv1"
  convolution_param {
    num_output: 32
    kernel_size: 5
    stride: 1
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}
layer {
  name: "pool1"
  type: "Pooling"
  bottom: "conv1"
  top: "pool1"
  pooling_param {
    pool: MAX
    kernel_size: 2
    stride: 2
  }
}
layer {
  name: "fc1"
  type: "InnerProduct"
  bottom: "pool1"
  top: "fc1"
  inner_product_param {
    num_output: 64
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}
layer {
  name: "relu1"
  type: "ReLU"
  bottom: "fc1"
  top: "fc1"
}
layer {
  name: "fc2"
  type: "InnerProduct"
  bottom: "fc1"
  top: "fc2"
  inner_product_param {
    num_output: 10
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}

2. 訓練模型：定義網絡結構后，可以使用Caffe提供的命令行工具caffe來訓練模型。首先，需要編寫Solver Prototxt文件來配置訓練過程，包括優化算法、學習率、迭代次數等。然后，可以運行以下命令來開始訓練模型：

caffe train --solver=path/to/your/solver.prototxt

3. 評估模型：訓練完成后，可以使用訓練好的模型進行評估。可以使用Caffe提供的命令行工具caffe來進行模型評估，或者使用自己編寫的Python腳本來加載模型并進行預測。

以上是在Caffe中定義和訓練一個簡單的卷積神經網絡模型的基本步驟，具體的網絡結構和訓練過程可以根據具體任務的要求進行調整和優化。