Fine-tuning可以提高模型的泛化能力。泛化能力是指模型在未见过的数据上的性能表现能力。Fine-tuning是一种迁移学习的方法，通过在一个预训练好的模型的基础上继续进行训练，使得模型能够适应新的任务或领域。由于预训练模型在大规模的数据集上进行了训练，它们已经具有了一定的特征提取能力和泛化能力。

  Fine-tuning通过在预训练模型的顶部添加新的层或者微调预训练模型的部分参数，使得模型可以根据新的任务或者领域的特点进行调整。这样的做法可以借助于预训练模型已经学习到的知识，减少了对大量标注数据的需求，同时也可以避免重新从零开始训练模型，提高了训练效率。

  通过Fine-tuning，模型可以根据新的任务的需求对预训练模型进行一定程度的调整，使得模型可以更好地适应新的数据。这种调整可以帮助模型学习到新任务中的相关特征，并通过微调适当的参数来优化模型的性能。因此，Fine-tuning可以提高模型在新任务上的泛化能力。

  然而，需要注意的是，Fine-tuning也存在一些挑战和限制。首先，如果新任务与预训练模型的任务差异较大，可能需要更多的调整和微调，这可能导致过拟合或欠拟合。其次，Fine-tuning过程中需要进行超参数的选择和调整，以确保模型能够在新任务上取得良好的性能。最后，如果预训练模型的数据集与新任务的数据集有很大的偏差，那么模型的泛化能力可能会受到限制。

  总之，通过Fine-tuning可以利用预训练模型的知识来提高模型的泛化能力。它可以减少对大量标注数据的需求，提高训练效率，并通过适当的调整和微调来适应新的任务或领域。然而，合适的Fine-tuning策略和超参数的选择是确保模型获得良好性能的关键。