在Caffe框架中，常用的預訓練模型包括以下幾種：
1. CaffeNet：CaffeNet是在ImageNet數據集上預訓練的基于AlexNet架構的模型。
2. GoogLeNet：GoogLeNet是Google開發的深度神經網絡模型，具有較高的準確率和較低的計算復雜度。
3. ResNet：ResNet是由微軟研究院提出的深度殘差網絡模型，具有非常深的網絡結構和較好的性能表現。
4. VGGNet：VGGNet是由牛津大學視覺幾何組提出的深度卷積神經網絡模型，具有較簡單的網絡結構和較好的性能表現。
5. SqueezeNet：SqueezeNet是由DeepScale公司提出的一種輕量級深度神經網絡模型，具有較小的模型體積和較快的推理速度。
這些預訓練模型在Caffe框架中都有對應的模型文件和權重文件，可以方便地加載和使用。同時，用戶也可以基于這些預訓練模型進行微調，以適應特定的任務和數據集。
