在Caffe框架中，常见的层包括以下几种类型：
卷积层（Convolutional Layer）：用于提取输入数据的特征，通过滑动卷积核在输入数据上进行卷积操作。
池化层（Pooling Layer）：用于对输入数据进行空间降维，减少参数数量和计算量。
全连接层（Fully Connected Layer）：将卷积层或池化层提取的特征进行全连接操作，用于生成最终的输出。
激活层（Activation Layer）：对输出数据进行非线性变换，引入非线性因素，如ReLU、Sigmoid等激活函数。
标准化层（Normalization Layer）：对输入数据进行标准化处理，如局部响应归一化（LRN）等。
损失层（Loss Layer）：用于定义网络的损失函数，根据网络输出和实际标签计算损失值。
数据层（Data Layer）：用于加载和预处理输入数据，如图像数据、文本数据等。
其他特殊层：如Dropout层、前向传播层等。
