在Caffe框架中，常見的層包括以下幾種類型：
卷積層（Convolutional Layer）：用于提取輸入數據的特征，通過滑動卷積核在輸入數據上進行卷積操作。
池化層（Pooling Layer）：用于對輸入數據進行空間降維，減少參數數量和計算量。
全連接層（Fully Connected Layer）：將卷積層或池化層提取的特征進行全連接操作，用于生成最終的輸出。
激活層（Activation Layer）：對輸出數據進行非線性變換，引入非線性因素，如ReLU、Sigmoid等激活函數。
標準化層（Normalization Layer）：對輸入數據進行標準化處理，如局部響應歸一化（LRN）等。
損失層（Loss Layer）：用于定義網絡的損失函數，根據網絡輸出和實際標簽計算損失值。
數據層（Data Layer）：用于加載和預處理輸入數據，如圖像數據、文本數據等。
其他特殊層：如Dropout層、前向傳播層等。
