是的，Fine-tuning可以应用于异常检测任务。Fine-tuning是一种迁移学习的方法，通过在一个预训练模型的基础上继续训练，来适应特定任务的需求。在异常检测任务中，Fine-tuning可以帮助我们利用预训练模型的泛化能力和特征提取能力，加速模型的训练过程和提升性能。

  首先，我们可以使用预训练模型来初始化异常检测模型的参数。预训练模型是在大规模的数据上进行了训练的，并且学习了丰富的特征表示。通过将这些权重用作异常检测模型的初始参数，可以使模型更快地收敛，因为模型已经具备了一些先验知识。

  其次，我们可以通过Fine-tuning的方式来调整预训练模型的参数，使其适应异常检测任务的特定要求。Fine-tuning可以通过在少量标注的异常数据上进行模型训练，来调整模型在异常检测任务上的性能。这样可以进一步提升模型对异常样本的检测能力，并且减少对大量标注数据的依赖。

  另外，Fine-tuning还可以结合一些特定的技巧来进一步改进异常检测性能。例如，我们可以使用不同的学习率来微调模型的不同层次，以便更加有效地利用预训练模型的特征表示能力。我们还可以使用数据增强的方法，生成更多的异常数据样本，来增加模型的泛化能力。

  总的来说，Fine-tuning是一种有效的方法，在异常检测任务中可以利用预训练模型的能力，加速模型训练并提升性能。但是需要注意的是，Fine-tuning的成功与否还依赖于数据的质量和预训练模型的相关性，需要根据具体情况进行调整和验证。