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内容提要
本文介绍了一种用于构建凸损失函数的泛化方法，即Fenchel-Young损失。该方法揭示了著名损失函数的统一性，并方便地创建新的损失函数。同时，本文还推导了有效的预测和训练算法，使得Fenchel-Young损失在理论和实践上都非常有吸引力。
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关键要点
- 介绍了一种构建基于正则化预测函数的凸损失函数的泛化方法——Fenchel-Young损失。
- 深入研究了Fenchel-Young损失的性质，包括与稀疏性、广义熵和分离边界之间的新联系。
- 揭示了许多著名损失函数的统一性，方便创建新的损失函数。
- 推导了有效的预测和训练算法，使Fenchel-Young损失在理论和实践上具有吸引力。
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