在迁移学习中，特征提取是非常关键的一步，它决定了模型是否能够适应新的任务。以下是一些常用的特征提取方法：

  1. 共享预训练模型（Transfer learning from pretrained model）：利用在大规模数据集上预训练得到的模型来提取特征。这些预训练模型通常是在图像分类、自然语言处理等领域的庞大数据集上训练的，可以提供丰富的特征表达能力。常用的预训练模型包括VGG、ResNet、BERT等。

  2. 特征选择（Feature selection）：从原始特征中选择最相关的特征子集作为输入。这可以通过相关性分析、统计方法、信息论等方式来实现。特征选择可以减少维度，提高模型的计算效率，同时还能减少噪音和冗余信息的影响。

  3. 特征映射（Feature mapping）：将原始特征映射到一个新的空间，使其更具有区分度。常用的方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。

  4. 数据增强（Data augmentation）：通过对训练数据进行扩增，可以增加训练样本的多样性，提高模型的泛化能力。常用的数据增强方法包括随机裁剪、平移、旋转、翻转等。

  5. 基于注意力机制的特征提取（Attention-based feature extraction）：通过引入注意力机制，可以自动学习到数据中的重要特征。注意力机制可以根据任务的需要，对不同的特征进行不同的关注程度，从而提高模型性能。

  需要注意的是，特征提取方法的选择应当结合具体的任务和数据集来进行，在实际应用中可能需要进行多次实验来确定最合适的特征提取方法。同时，在迁移学习中，特征提取方法往往与微调（Fine-tuning）方法配合使用，以进一步提升模型性能。