线性回归模型的分布式学习方法、装置、设备及存储介质

本申请适用于机器学习领域，提供一种线性回归模型的分布式学习方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：获取中心节点发送的目标模型的模型参数及各个模型参数的证明密钥；基于本地训练样本计算所述目标模型的损失函数对各个模型参数的梯度数据，并基于所述证明密钥及所述本地训练样本计算得到诚实证明信息；将所述诚实证明信息及所述梯度数据发送至所述中心节点；获取所述中心节点发送的更新后的模型参数及各个更新后的模型参数的证明密钥，直至目标模型训练完毕。该方案能够基于诚实证明信息对参与方反馈的梯度数据进行校验，防止投毒攻击，确保模型得到有效训练。