Watkins 提出了一个类似的定义，但使用求和代替了最大值：在结构预测中，铰接损失可以进一步扩展到结构化输出空间。支持间隔调整的结构化支持向量机 可以使用如下所示的铰链损失变体，其中 表示SVM的参数， 为SVM的预测结果， 为联合特征函数， 为汉明损失:
优化算法.铰链损失是一种凸函数，因此许多机器学习中常用的凸优化器均可用于优化铰链损失。 它不是可微函数，但拥有一个关于线性 SVM 模型参数 的次导数 其评分函数为 formula_26然而，由于铰接损失在 for