定义

联邦评分是指在底层数据分布在多个独立且通常地理上分散的节点或设备时，评估机器学习模型的性能或为其分配分数的过程。与将所有原始数据聚合到一个中央服务器进行评分不同，评分逻辑是分布式的，这使得模型可以在保持数据主权的同时，针对本地数据集进行测试。

为什么重要

在现代企业环境中，数据很少是集中化的。监管限制（如 GDPR 或 HIPAA）和海量数据使得移动敏感数据变得不切实际或非法。联邦评分通过在不损害数据隐私或产生巨额数据传输成本的情况下，实现严格的真实世界性能验证来解决这个问题。

工作原理

该过程通常涉及一个中央协调器将模型工件或评分函数分发到各种本地客户端。每个客户端在本地针对其私有数据集运行评分函数。客户端不是直接发送输入数据或结果分数，而是可能将聚合指标、梯度更新或本地化性能指标发送回协调器。然后，协调器聚合这些去中心化的结果，以产生一个全面的、系统范围的性能分数。

常见用例

联邦评分在涉及边缘计算、移动设备智能和多方数据协作的场景中至关重要。示例包括跨不同银行分支机构对欺诈检测模型进行评分，或评估跨不同区域用户群的个性化推荐引擎。

主要优势

主要优势包括增强的数据隐私、通过在更靠近数据源的地方执行推理来降低延迟，以及能够在原本因治理或基础设施限制而无法访问的大规模、异构数据集上训练和验证模型。

挑战

实施联邦评分引入了与网络异构性、确保跨不同数据分布（非 IID 数据）的统计相关性以及管理众多独立节点之间通信开销相关的复杂性。

相关概念

该概念与联邦学习密切相关，联邦学习侧重于跨分布式数据的模型训练，而联邦评分则专门侧重于去中心化的模型评估或推理验证。差分隐私通常与它一起使用，为共享指标增加数学保证。