在人类神经科学中，机器学习可以帮助揭示与受试者行为相关的较低维度的神经表现。但是，最新的模型通常需要大型数据集进行训练，因此容易过度拟合人类神经影像学数据，这些数据通常只有很少的样本但很多输入尺寸。在这里，我们利用了这样一个事实，即我们在人类神经科学中寻求的特征恰恰是与受试者行为相关的事实。因此，我们通过分类器增强（Trace）开发了与任务相关的自动编码器，并测试了其与两个严重截断的机器学习数据集的标准自动编码器相比，它提取与行为相关的可分离表示的能力。然后，我们在fMRI数据上评估了两个模型，受试者观察到动物和物体。 Trace几乎单方面优于自动编码器和原始输入，在发现“清洁剂”，与任务相关的表示方面最多提高了分类准确性，并提高了三倍。这些结果展示了Trace获得与人类行为有关的各种数据的潜力。
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