GoogleNetなど代表的なモデルを使う方法が知りたい

こんにちは。

深層学習を勉強し始めました。
自ら用意した画像の判別（分類）を行いたいと思っています。

深層学習の代表的なモデルとしてAlexNetやGoogLeNetなどがあることを知ったので、
そのモデルを利用して自らの画像データの判別が出来ないかと考えています。

Caffeというフレームワークを入手し、その中にprototxtというファイルがあったのですが、
自らの画像データを用いた場合どの部分の記述を変更すればいいのでしょうか。
BVLC/caffe

deploy
1layer {
2  name: "data"
3  type: "Input"
4  top: "data"
5  input_param { shape: { dim: 10 dim: 3 dim: 224 dim: 224 } }
6}

train
1name: "GoogleNet"
2layer {
3  name: "data"
4  type: "Data"
5  top: "data"
6  top: "label"
7  include {
8    phase: TRAIN
9  }
10  transform_param {
11    mirror: true
12    crop_size: 224
13    mean_value: 104
14    mean_value: 117
15    mean_value: 123
16  }
17  data_param {
18    source: "examples/imagenet/ilsvrc12_train_lmdb"
19    batch_size: 32
20    backend: LMDB
21  }
22}
23layer {
24  name: "data"
25  type: "Data"
26  top: "data"
27  top: "label"
28  include {
29    phase: TEST
30  }
31  transform_param {
32    mirror: false
33    crop_size: 224
34    mean_value: 104
35    mean_value: 117
36    mean_value: 123
37  }
38  data_param {
39    source: "examples/imagenet/ilsvrc12_val_lmdb"
40    batch_size: 50
41    backend: LMDB
42  }
43}