是的，Fine-tuning可以应用于图像分类任务。Fine-tuning是指在预先训练好的模型基础上，通过微调模型的参数来适应新的任务或者数据集。在图像分类任务中，可以利用已经在大规模图像数据集上进行训练的模型，如ResNet、VGG等，作为初始模型。

  首先，需要将初始模型的所有层除最后一层（全连接层）进行冻结，这样可以保持初始模型已经学到的特征表示不变。然后，在新的数据集上进行训练时，只训练最后一层（全连接层）的权重，使其适应新的分类任务。由于最后一层通常是与具体任务相关的分类器，这样可以在保持初始模型的基础上，针对特定任务进行迁移学习。

  Fine-tuning的关键是要选择一个适用于目标任务的初始模型，在图像分类任务中，通常选择在大规模的图像数据集上预训练好的模型。这样选择的模型已经从大规模数据集中学习到了通用的特征表示，可以作为特征提取器来帮助解决新的分类任务。同时，Fine-tuning也可以根据具体情况进行调整，例如可以选择冻结更多的层，或者微调更多的层，根据新任务的复杂度和数据集的大小来权衡。

  Fine-tuning在图像分类任务中已经被广泛应用，显示出了很好的效果。通过利用预训练模型的特征表示能力，可以有效缓解数据稀缺的问题，提高模型的泛化能力。同时，Fine-tuning可以减少模型在新任务上的训练时间和计算成本，并且能够获得比从头训练更好的性能。因此，Fine-tuning是一种有效的方法，在图像分类任务中被广泛使用。