Transfer Learningを用いた異常検知の性能をさらに向上させるためには、いくつかの手法が考えられます。例えば、異常検知モデルのハイパーパラメータの最適化やモデルのアーキテクチャの改善、データの前処理や特徴量エンジニアリングの最適化などが挙げられます。さらに、異なるTransfer Learningの手法やアプローチを比較検討し、最適な手法を選択することも重要です。また、モデルの過学習を防ぐために、適切なデータの拡張や正則化手法の導入、モデルの評価指標の最適化なども検討する価値があります。これらの手法を組み合わせることで、Transfer Learningを用いた異常検知の性能向上が期待できます。