在Caffe中實現Fine-tuning可以通過以下步驟來完成：
準備預訓練模型：首先需要下載一個已經在大型數據集上預訓練好的模型，例如在ImageNet上訓練好的模型。這樣可以節省訓練時間和提高模型的性能。
修改網絡結構：根據需要調整網絡結構，例如增加或減少全連接層數或調整輸出層的類別數量。在Caffe中可以使用網絡定義文件（prototxt）來定義網絡結構。
加載預訓練模型參數：將預訓練模型的參數加載到網絡中。可以使用Caffe提供的工具來加載參數，例如caffe.Net的copy_from()函數。
設置學習率：通常情況下，對于Fine-tuning來說，初始學習率可以設置為一個較小的值，然后根據實際情況逐漸調整學習率。
訓練模型：使用新的數據集對模型進行訓練。可以使用caffe.SGDSolver()來定義優化器和進行訓練。
評估模型性能：在訓練過程中可以周期性地評估模型在驗證集上的性能，以便及時調整網絡結構和超參數。
微調模型：根據實際情況進行微調，例如調整網絡結構、學習率等參數，以獲得更好的性能。
通過以上步驟，就可以在Caffe中實現Fine-tuning，將預訓練模型遷移到新的數據集上并進行調整以適應新任務的需求。
