在Caffe中，可以通过在定义网络结构时添加不同类型的层来实现不同的功能。以下是一些常见的层类型及其用法：
卷积层（Convolutional Layer）：用于提取输入图像的特征信息，可以通过指定卷积核的大小、步长和填充方式来控制特征提取的方式。
池化层（Pooling Layer）：用于降采样特征图，减少参数数量和计算量，常用的池化方式有最大池化和平均池化。
全连接层（Fully Connected Layer）：用于将卷积层或池化层输出的特征图展开成一维向量，然后连接到输出层进行分类或回归等任务。
激活层（Activation Layer）：用于引入非线性因素，常用的激活函数包括ReLU、Sigmoid和Tanh等。
损失层（Loss Layer）：用于计算网络输出与真实标签之间的误差，常见的损失函数有交叉熵损失和均方误差损失。
在定义网络结构时，可以通过编写相应的网络配置文件（如.prototxt文件）来添加不同类型的层，并通过Caffe提供的工具进行训练和测试。Caffe提供了丰富的层类型和参数选项，可以根据具体的任务需求选择合适的层类型来构建网络结构。