在Caffe中实现Fine-tuning可以通过以下步骤来完成：
准备预训练模型：首先需要下载一个已经在大型数据集上预训练好的模型，例如在ImageNet上训练好的模型。这样可以节省训练时间和提高模型的性能。
修改网络结构：根据需要调整网络结构，例如增加或减少全连接层数或调整输出层的类别数量。在Caffe中可以使用网络定义文件（prototxt）来定义网络结构。
加载预训练模型参数：将预训练模型的参数加载到网络中。可以使用Caffe提供的工具来加载参数，例如caffe.Net的copy_from()函数。
设置学习率：通常情况下，对于Fine-tuning来说，初始学习率可以设置为一个较小的值，然后根据实际情况逐渐调整学习率。
训练模型：使用新的数据集对模型进行训练。可以使用caffe.SGDSolver()来定义优化器和进行训练。
评估模型性能：在训练过程中可以周期性地评估模型在验证集上的性能，以便及时调整网络结构和超参数。
微调模型：根据实际情况进行微调，例如调整网络结构、学习率等参数，以获得更好的性能。
通过以上步骤，就可以在Caffe中实现Fine-tuning，将预训练模型迁移到新的数据集上并进行调整以适应新任务的需求。