推理模型通过使用过滤、加权或适应不可靠信息的技术来处理噪声数据，同时保持核心逻辑一致性。这些方法通常结合了概率方法、冗余检查和特定架构策略，以最大限度地减少错误、异常值或不相关输入的影响。其目标是在不过拟合噪声或忽视底层模式的情况下保持准确性。
一种常见的策略涉及概率推理，模型为数据点或中间结论分配置信度得分。例如，贝叶斯网络通过计算给定观测到的（可能存在噪声的）证据下结果的概率来模拟不确定性。如果传感器提供的温度读数偶尔出现故障，模型可能会降低与相邻测量值矛盾的突然峰值的权重。类似地，随机森林等集成方法会聚合多个决策树的预测结果，减少对任何单个噪声特征的依赖。这些方法让模型“对冲风险”，而不是将每个输入都视为同等可靠。
另一层防御涉及预处理和迭代细化。许多系统通过移除异常值、填充缺失值或使用相似性度量来标记不一致性来清理数据。推荐系统可能会丢弃与电影平均评分偏差很大的用户评分，除非有其他信号佐证。像 Transformer 这样的架构通过注意力机制增强了鲁棒性，这些机制可以动态地关注相关输入——例如，通过分析周围上下文来忽略文本中的拼写错误。一些模型甚至在训练期间模拟噪声，例如向图像添加随机扰动，以学习不变特征。例如，一个在有噪声的实验室报告上训练的医疗诊断模型可能会学会优先考虑一致的症状，而不是孤立的异常值。
最后，模型本身的结构选择决定了对噪声的容忍度。带有明确约束的基于规则的系统（例如，“一个病人不能有两种相互冲突的诊断”）强制执行逻辑防护措施。神经-符号混合系统将模式识别与形式推理相结合——自动驾驶汽车的系统可以使用深度学习来检测物体，但会应用交通规则来覆盖不太可能的检测结果（例如“漂浮的行人”）。错误纠正技术，例如交叉验证中间结果，也很有帮助。金融欺诈检测器可能只在多个异常检测器一致时才将交易标记为可疑，从而减少随机支出峰值造成的误报。这些分层策略使推理模型能够在混乱的现实世界场景中务实地运行。