針對CTSAR-CNN模型，可以設計一些針對性的損失函數或正則化項，以更好地解決類別不平衡的問題，具體方法如下：
加權交叉熵損失：對於類別不平衡的情況，可以使用加權交叉熵損失函數。這種損失函數會根據每個類別的樣本數量分配不同的權重，對於樣本較少的類別賦予更高的權重，從而使模型在訓練時更加重視這些類別的準確性。
Focal Loss：Focal Loss是一種專門設計用來解決類別不平衡問題的損失函數。它通過降低易分類樣本的損失，並增加難分類樣本的損失，來幫助模型更好地學習少數類別的特徵。
數據增強與重採樣：在訓練過程中，可以對少數類別進行過採樣，或對多數類別進行欠採樣，這樣可以平衡各類別的樣本數量。此外，結合數據增強技術，進一步增加少數類別的樣本數量。
正則化項：在損失函數中加入正則化項，如L1或L2正則化，可以幫助模型避免過擬合，特別是在類別不平衡的情況下，這樣可以促使模型學習到更具泛化能力的特徵。
集成學習：考慮使用集成學習的方法，將多個模型的預測結果進行融合，這樣可以提高對少數類別的識別能力，從而改善整體的分類性能。
通過這些方法，可以有效地設計針對性的損失函數或正則化項，從而更好地解決CTSAR-CNN模型中的類別不平衡問題，提高模型的分類準確性。