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随机不确定性 (Aleatoric Uncertainty)	2026-06-10	2026-06-10	concept	uncertainty-quantification bayesian-deep-learning	principled-uncertainty-clinical-ai

随机不确定性 (Aleatoric Uncertainty)

随机不确定性（Aleatoric Uncertainty）是数据本身固有的、不可减少的噪声。与 epistemic-uncertainty（模型知识不足）不同，它不能被更多训练数据所消除。

形式化定义

通过专用的不确定性输出头估计：sigma^2_aleatoric = softplus(g(z))

Softplus 激活函数确保方差的非负性。

临床意义

• 测量噪声：高随机不确定性可能指示传感器误差、数据录入错误或不一致的临床测量
• 内在变异性：患者生理指标的天然波动
• 与认知不确定性的互补：两者需要不同的临床响应策略

不确定性类型	可能的响应
高随机不确定性	检查数据质量、重复测量
高认知不确定性	触发专家审核、收集更多代表性数据

参考

• principled-uncertainty-clinical-ai
• epistemic-uncertainty
• uncertainty-quantification