Caffeのフレームワークの中核コンポーネントは何ですか？

Caffeフレームワークの主要なコンポーネントには、次のものが含まれます：

1. Blob: BlobはCaffeフレームワークのデータ構造であり、ネットワーク内のデータと勾配を保存するために使用されます。
2. Layer：LayerはCaffeフレームワーク内のネットワーク層であり、ニューラルネットワークの構造を構築するために使用されます。
3. NetはCaffeフレームワーク内のネットワーククラスであり、全体的なニューラルネットワークの順伝播と逆伝播プロセスを管理するために使用されます。
4. Solverは、Caffeフレームワーク内のSolverクラスであり、ニューラルネットワークのトレーニングおよびネットワークパラメータの更新に使用されます。
5. 事前学習済みモデルはCaffeフレームワーク内で既にトレーニングされたモデルであり、ユーザーは微調整や直接使用をすることができます。
6. データレイヤーは、Caffeフレームワーク内のデータ入力レイヤーであり、トレーニングデータの読み込みと処理に使用されます。
7. Loss LayerはCaffeフレームワーク内の損失層で、ネットワークの損失値を計算するために使用されます。
8. 活性化層：活性化層はCaffeフレームワーク内の活性化関数層であり、非線形変換を導入するために使用されます。
9. 畳み込み層：畳み込み層はCaffeフレームワークでの畳み込み層であり、特徴を抽出するために使用されます。
10. プーリング層は、Caffeフレームワーク内のレイヤーであり、次元削減と計算量削減に使用されます。