Fine-tuning是一种用于在已经训练好的模型基础上进行微调的技术，适用于以下场景：

  1. 迁移学习：当我们有一个在某个任务上训练好的模型，而又希望在类似但不完全相同的任务上进行训练时，可以使用Fine-tuning。通过将原始模型的权重作为初始权重，然后在新任务的数据集上进行微调，可以使得模型更快地收敛并提升性能。

  2. 小样本学习：当我们只有很少的样本用于训练，而预训练模型已经在大规模数据上训练过，这时Fine-tuning可以帮助我们从大规模数据中获取通用特征，并将其应用于小样本的任务中，减少对大量标注数据的依赖。

  3. 领域自适应：当我们需要在一个新的领域上进行训练时，可以使用Fine-tuning。通过在新领域的数据集上微调已有模型，可以使得模型更好地适应新领域的特点，提高模型在新领域上的性能。

  4. 多任务学习：当我们有多个相关但不完全相同的任务需要解决时，可以使用Fine-tuning。通过同一个预训练模型，只需微调最后的任务特定层，可以在不同任务上进行共享和重用，提高任务间的泛化性能。

  5. 增量学习：当新数据不断产生时，可以使用Fine-tuning来进行模型的增量学习。通过反复使用已有模型并在新数据上微调，可以不断提升模型性能，适应数据的变化。

  总之，Fine-tuning适用于需要在已有模型基础上进行微调的场景，它可以加快收敛速度、减少样本需求、适应新领域特点、提升多任务性能和实施增量学习。