InfoGAN（Information Maximizing Generative Adversarial Networks）是一种扩展的生成对抗网络（GAN），它在标准GAN的基础上引入了信息理论的概念，学习更具有解释性的潜在表示。本实验基于百度飞浆平台实现InfoGAN算法，目的是通过实践加深对Paddle框架和InfoGAN的理解，并应用InfoGAN进行无监督学习，以获取标签类别。在原始的GAN中，生成器（Generator）接收一个随机的噪声向量z，并尝试生成逼真的样本。然而，这个噪声z不可解释，即无法通过调整z的特定维度来控制生成样本的特定特征。InfoGAN通过修改目标函数，使得网络能够学习可解释的特征表示。它将z分解为噪声z、可解释的离散类别信息C和结构化的连续噪声c。C对应数据的语义特征，如手写数字的类别，而c则表示如倾斜度、粗细度等特征。实验步骤包括调整batch大小、更换训练数据集、选择不同优化器、调整训练epochs数等。实验结果表明，batch大小影响模型训练效率，数据集选择影响模型学习质量，优化器选择影响模型收敛速度，epochs数决定模型学习程度。通过InfoGAN可观察生成样本是否包含预期语义信息。实验验证了InfoGAN能够学习到某些可解释特征，并在生成新样本时进行控制，这对于理解高维数据结构非常有帮助。