，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 formula_27处不可导， Zhang 建议在优化时可使用平滑的变体建议， 如Rennie 和 Srebro 提出的分段平滑或平方平滑。Modified Huber loss