Caffe框架的核心组件包括：
- Blob：Blob是Caffe框架中的数据结构，用于存储网络中的数据和梯度。
- Layer：Layer是Caffe框架中的网络层，用于组织神经网络的结构。
- Net：Net是Caffe框架中的网络类，用于管理整个神经网络的前向和反向传播过程。
- Solver：Solver是Caffe框架中的求解器类，用于训练神经网络并更新网络参数。
- Pre-trained Models：预训练模型是Caffe框架中已经训练好的模型，用户可以在其基础上进行微调或者直接使用。
- Data Layer：Data Layer是Caffe框架中的数据输入层，用于加载和处理训练数据。
- Loss Layer：Loss Layer是Caffe框架中的损失层，用于计算网络的损失值。
- Activation Layer：Activation Layer是Caffe框架中的激活函数层，用于引入非线性变换。
- Convolution Layer：Convolution Layer是Caffe框架中的卷积层，用于提取特征。
- Pooling Layer：Pooling Layer是Caffe框架中的池化层，用于降维和减少计算量。
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