在Caffe中，支持多種不同類型的層，例如：
卷積層（Convolutional Layer）：用于提取圖像特征，可以通過卷積操作來實現。
池化層（Pooling Layer）：用于減少特征圖的大小，降低模型復雜度。
全連接層（Fully Connected Layer）：將前一層的所有輸出連接到下一層的每個神經元。
激活層（Activation Layer）：用于引入非線性，如ReLU、Sigmoid等。
批歸一化層（Batch Normalization Layer）：用于加速收斂和改善梯度傳播。
損失層（Loss Layer）：用于定義模型的損失函數，如Softmax、Sigmoid交叉熵等。
數據層（Data Layer）：用于加載和預處理數據。
Dropout層：用于防止過擬合，隨機丟棄一定比例的神經元。
LRN層（Local Response Normalization）：用于增加模型的泛化能力。
這些不同類型的層可以按照需求進行組合和堆疊，構建出不同類型的神經網絡模型。
