基于容错学习的分布式机器学习方法、装置、设备及介质

本申请公开了基于容错学习的分布式机器学习方法、装置、设备及介质，涉及机器学习技术领域，方法包括：获取用于训练机器学习模型的数据作为原始数据；基于容错学习问题加密原始数据，得到加密数据；将加密数据传输到多个计算节点，以供各个计算节点利用加密数据分别训练机器学习模型；获取各个计算节点传输的加密结果；加密结果基于容错学习问题对训练后的机器学习模型的模型参数加密得到；根据加密结果确定训练后的机器学习模型。通过容错学习问题加密原始数据得到加密数据，各个计算节点利用加密数据训练机器学习模型而非明文的原始数据，提高了数据安全性；中心节点解密计算节点传输的加密结果即可获得模型参数，实现高效的分布式机器学习。