1. 分两类
1.1 随机（Aleatory）不确定性
- 名称由来： Aleatory来自拉丁语alea，意思是掷骰子。
- 引发因素： 自然变异。（数据固有性质，不易消除）
- 别名： 变异、内在不确定性、偶然不确定性、不可降低不确定性。
- 举例： 图像分割中物体边界，随机不确定性高。
1.2 认知（Epistemic）不确定性
- 名称由来： Epistemic来自希腊语episteme，意思是知识。
- 引发因素： 缺乏知识。
- 别名： 无知（ignorance）、表象不确定性。
- 举例： 图像分割中，如果模型训练的不够好，物体阴影部分的认知不确定性高，分割效果不好。（如果增加数据集继续训练可能减少并消除该不确定性）
2. 参考
不确定性Uncertainty
深度学习如何估计模型不确定性(epistemic uncertainty)
