Hinge loss 在機器學習中鉸鏈損失是一個用於訓練分類器的損失函數鉸鏈損失被用於最大間格分類因此非常適合用於支持向量機 SVM 对于一个预期输出 t    displaystyle tpm  分类结果 y displaystyle y 的鉸鏈損失定義為 ℓ  y   max      t  y  displaystyle ell ymaxtcdot y 特別注意以上式子的 y displaystyle y 應該使用分類器的原始輸出而非預測標籤例如在線性支持向量機當中 y  w  x  b displaystyle ymathbf w cdot mathbf x b 其中  w  b  displaystyle mathbf w b 是超平面参数 x displaystyle mathbf x  是輸入資料點 當 t displaystyle t 和 y displaystyle y 同號意即分類器的輸出 y displaystyle y 是正確的分類且  y    displaystyle ygeq  时鉸鏈損失 ℓ  y    displaystyle ell y 但是當它們異號意即分類器的輸出 y displaystyle y 是错误的分類時 ℓ  y  displaystyle ell y 隨 y displaystyle y 線性增長套用相似的想法如果  y    displaystyle y 即使 t displaystyle t 和 y displaystyle y 同號意即分類器的分類正確但是間隔不足此時仍然會有損失