教師なしで深層クラスタリングモデルを学習する際の問題点を解決するためのClusterGANを提案する。 ClusterGANは、３つのネットワーク、識別器、生成器およびクラスタ器からなる。3つのネットワーク間での敵対的ゲームを利用し、生成器を介して識別可能な潜在変数を与えられた元画像を合成し、クラスタ器を介して識別可能な埋め込み空間への元画像の逆写像を学習する。