softmax-loss层和softmax层计算大致是相同的。softmax是一个分类器，计算的是类别的概率（Likelihood），是Logistic Regression 的一种推广。Logistic Regression 只能用于二分类，而softmax可以用于多分类。
softmax与softmax-loss的区别：
softmax计算公式：
而softmax-loss计算公式：
关于两者的区别更加具体的介绍，可参考：softmax vs. softmax-loss
用户可能最终目的就是得到各个类别的概率似然值，这个时候就只需要一个 Softmax层，而不一定要进行softmax-Loss 操作；或者是用户有通过其他什么方式已经得到了某种概率似然值，然后要做最大似然估计，此时则只需要后面的 softmax-Loss 而不需要前面的 Softmax 操作。因此提供两个不同的 Layer 结构比只提供一个合在一起的 Softmax-Loss Layer 要灵活许多。
不管是softmax layer还是softmax-loss layer,都是没有参数的，只是层类型不同而也
softmax-loss layer：输出loss值
layer { name: "loss" type: "SoftmaxWithLoss" bottom: "ip1" bottom: "label" top: "loss" }
softmax layer: 输出似然值
layers { bottom: "cls3_fc" top: "prob" name: "prob" type: “Softmax" }
2、Inner Product
全连接层，把输入当作成一个向量，输出也是一个简单向量（把输入数据blobs的width和height全变为1）。
输入： n*c0*h*w
输出： n*c1*1*1
全连接层实际上也是一种卷积层，只是它的卷积核大小和原数据大小一致。因此它的参数基本和卷积层的参数一样。
层类型：InnerProduct
lr_mult: 学习率的系数，最终的学习率是这个数乘以solver.prototxt配置文件中的base_lr。如果有两个lr_mult, 则第一个表示权值的学习率，第二个表示偏置项的学习率。一般偏置项的学习率是权值学习率的两倍。
必须设置的参数：
num_output: 过滤器（filfter)的个数
其它参数：
weight_filler: 权值初始化。 默认为“constant",值全为0，很多时候我们用"xavier"算法来进行初始化，也可以设置为”gaussian"
bias_filler: 偏置项的初始化。一般设置为"constant",值全为0。
bias_term: 是否开启偏置项，默认为true, 开启
layer { name: "ip1" type: "InnerProduct" bottom: "pool2" top: "ip1" param { lr_mult: 1 } param { lr_mult: 2 } inner_product_param { num_output: 500 weight_filler { type: "xavier" } bias_filler { type: "constant" } } }
3、accuracy
输出分类（预测）精确度，只有test阶段才有，因此需要加入include参数。
层类型：Accuracy
layer { name: "accuracy" type: "Accuracy" bottom: "ip2" bottom: "label" top: "accuracy" include { phase: TEST } }
4、reshape
在不改变数据的情况下，改变输入的维度。
层类型：Reshape
先来看例子
layer { name: "reshape" type: "Reshape" bottom: "input" top: "output" reshape_param { shape { dim: 0 # copy the dimension from below dim: 2 dim: 3 dim: -1 # infer it from the other dimensions } } }
有一个可选的参数组shape, 用于指定blob数据的各维的值（blob是一个四维的数据：n*c*w*h）。
dim:0 表示维度不变，即输入和输出是相同的维度。
dim:2 或 dim:3 将原来的维度变成2或3
dim:-1 表示由系统自动计算维度。数据的总量不变，系统会根据blob数据的其它三维来自动计算当前维的维度值 。
假设原数据为：64*3*28*28， 表示64张3通道的28*28的彩色图片
经过reshape变换：
reshape_param { shape { dim: 0 dim: 0 dim: 14 dim: -1 } }
输出数据为：64*3*14*56
5、Dropout
Dropout是一个防止过拟合的trick。可以随机让网络某些隐含层节点的权重不工作。
先看例子：
layer {
name:"drop7"
type:"Dropout"
bottom:"fc7-conv"
top:"fc7-conv"
dropout_param {
dropout_ratio:0.5
}
}
只需要设置一个dropout_ratio就可以了。
还有其它更多的层，但用的地方不多，就不一一介绍了。
随着深度学习的深入，各种各样的新模型会不断的出现，因此对应的各种新类型的层也在不断的出现。这些新出现的层，我们只有在等caffe更新到新版本后，再去慢慢地摸索了。