Caffe: Tutorial: Blob, 層, そしてネット : Caffe モデルの解剖 (翻訳/解説)

深層ネットワークは、データのチャンク上で動作する相互接続された層のコレクションとして自然に表現される合成モデルです。Caffe は自身のモデル・スキーマでネットを層ごとに定義します。ネットワークは入力データから損失へと bottom-to-top でモデル全体を定義します。データと導関数(勾配)が forward と backword パス でネットワークを通して流れる時、Caffe はそれらの情報を blob として保持、通信、そして操作します : blob は標準的な配列とフレームワークに対する統一されたメモリ・インターフェイスです。層はモデルと計算の両者の基礎として次に来ます。ネットは層のコレクションと接続として続きます。blob の詳細は、層とネットの中そしてそれらに渡る情報がどのように保持されて通信されるかを記述します。
http://mxnet.classcat.com/2017/03/30/caffe-tutorial-net-layer-blob/