research codebase for privacy preserving deeplearning
- 一级文件夹有“data block result exp utils”，数据流动为 data→block→result，流控制由“exp”进行，utils 提供一些 block 和 exp 共用的工具。
- 如果代码没有 BUG，原则上 repo 内的代码只增不减。
- 不同版本的代码需显示声明并显示调用。
- 实验代码中做各种操作的实验目的是什么，请都在注释里写上。
- 可调节的超参数只允许出现在 exp 文件夹下的文件中，如果其他模块需要进行超参数条件，必须设置为函数参数形式（有可能需要新增一个函数版本），在 exp 文件中予以超参数设定。
- block 内的文件 import repo 内的文件，原则上只应 import utils、本文件夹_utils，避免互相之间的引用，以免做出不兼容的函数版本修改后，需要修改一系列的函数调用。
- exp 内的文件，允许但建议尽量少 import block 内的 xxx_utils，因为 xxx_utils 原则上是该文件夹内部的小工具，在 exp 内使用算是轻度 HACK。如果发现某工具需要大量使用，建议将其改写到通用的 utils 中。
- 300-final-add.py： xnn-d 方案代码
- mode: stage1 是进行第一阶段的训练，训练teacher tail。
- stage2: 对抗训练过程。
- stage_aux: 是训练攻击的过程
- distill: 是第三阶段蒸馏过程。
- 500-FNLN_false_NELN_true_MSRA.py 同1，只是train_data 换成了MSRA
- 500-FNLN_false_NELN_true_MSRA_just_for_vis.py 同1，针对可视化做了代码修改。
- 500-FNLN_false_NELN_true_VGG_Face.py 同1，只是train_data 换成了VGG_Face
- 500-FNLN_false_NELN_true_webface.py 同1， 只是train_data 换成了webface
- 其余200- 400- 500- 可以忽略