評估在分佈不同的公開數據上進行差分隱私學習的效果，可以採取以下幾種方法：
性能指標：使用多種性能指標來評估模型的效果，包括準確率、召回率、F1分數等。這些指標可以幫助量化模型在不同數據分佈下的表現。
交叉驗證：通過交叉驗證技術，將數據集劃分為訓練集和測試集，並在不同的公開數據分佈上進行多次訓練和測試，以獲得穩健的性能評估。
對比基準：將差分隱私學習的結果與非隱私學習的結果進行比較，特別是在相同的公開數據分佈下，這樣可以清楚地看到差分隱私對模型性能的影響。
穩定性分析：分析模型在不同公開數據分佈下的穩定性，觀察模型的預測結果是否隨著公開數據的變化而顯著波動。
理論分析：結合理論結果，分析在不同公開數據分佈下，差分隱私學習的最壞情況誤差界限，這可以幫助理解模型的潛在性能。