本研究利用深度强化学习方法，探索和重构预训练模型的失败模式，以提高深度神经网络在准确性和社会偏见方面的表现。通过识别视觉特征和生成文本描述，增强模型对失败模式的理解和可解释性，提出了一种结合大型语言模型和视觉模型的框架，显著提升了分类器的准确度。