是的，Fine-tuning可以应用于人脸识别任务。Fine-tuning是指在预训练的模型基础上，通过使用新的数据集来进一步训练模型。在人脸识别任务中，使用Fine-tuning可以减少新数据集上的训练时间和资源消耗，同时提高模型的识别性能。

  在人脸识别任务中，通常会有大规模的人脸图像数据集，可以先使用预先训练好的模型（如预训练的卷积神经网络）在大规模的图像数据集上进行训练，即进行初始的参数估计。这样的预训练模型通常具有强大的特征提取能力。

  接着，将人脸图像数据集（包括标注的人脸和相关信息）与预训练模型结合，应用Fine-tuning的方法进行进一步的训练。该步骤可以在新数据集上微调预训练模型的参数，以适应特定的人脸识别任务和数据集。

  Fine-tuning的过程通常包括以下几个步骤：

  1. 解冻预训练模型的一部分或全部的层，以允许其权重在新数据集上进行调整。

  2. 将自定义的人脸识别任务的数据集输入到模型中，通过反向传播和梯度下降来调整模型的权重。

  3. 进行多轮训练，以逐渐调整模型的权重并提高其在新数据集上的性能。

  4. 评估模型在验证集或测试集上的性能，并根据评估结果进行调整和优化。

  通过Fine-tuning，可以利用预训练模型的优势，并在人脸识别任务中快速构建准确性能较高的模型。但需要注意的是，Fine-tuning时要选择合适的学习率、合适的训练数据和合适的训练策略，以确保模型的性能能够得到有效的提升。