除了信息瓶頸理論，還有多種方法可以有效地提取任務相關特徵：
主成分分析（PCA）：PCA是一種常用的降維技術，可以通過保留數據中最重要的變異性來提取關鍵特徵，從而減少冗餘信息。
自編碼器（Autoencoder）：自編碼器是一種無監督學習方法，可以學習數據的低維表示，並在重建過程中提取出重要的特徵。
卷積神經網絡（CNN）：在圖像處理任務中，CNN能夠自動學習圖像中的重要特徵，並在多層結構中提取高層次的語義信息。
遞歸神經網絡（RNN）：在處理序列數據（如文本或時間序列）時，RNN能夠捕捉長期依賴關係，提取出與任務相關的特徵。
特徵選擇技術：如LASSO回歸、隨機森林等方法可以用於特徵選擇，通過評估特徵對模型性能的貢獻來選擇最具代表性的特徵。
這些方法可以根據具體的應用場景和數據特性進行選擇和組合，以達到最佳的特徵提取效果。