
【法】 general damage
在汉英词典视角下,“概括损失”指因特定事件(如违约、侵权或意外事故)导致的、可被合理预见但具体金额需通过证据推定的综合性经济损失。其核心特征在于损失范围的广泛性与计算方式的间接性,区别于直接财物损毁等具体损失。
指权利人因义务人违反合同或法律规定,造成的非即时性财产减损,需通过因果关系链论证的间接损失。例如合同违约导致的预期利润流失、商誉损害等(《民法典》第584条)。
General Damages:普通法系中指对非经济性损害(如精神痛苦)或难以精确量化的经济损失的补偿,区别于有票据证明的特殊损失(Special Damages)。
如供应商延迟交货导致生产企业停工,其产能损失、订单违约金等可主张为概括损失,但需证明违约与损失的必然关联性(参考最高人民法院(2021)民终342号判决)。
商标侵权造成权利人市场份额下降,其长期收益损失可归入概括损失范畴,计算常采用行业平均利润率推定(《商标法》第63条)。
依据可预见性规则(Foreseeability Rule),赔偿范围以违约方缔约时预见的损失为限。计算公式可表示为:
$$ text{赔偿额} = sum_{i=1}^{n} ( text{预期收益}_i - text{实际收益}_i ) times text{因果关系系数} $$
其中因果关系系数需通过司法鉴定或行业报告确定。
在商业保险中,Consequential Loss Insurance 承保因主险事故(如火灾)引发的间接损失,典型如营业中断险(Business Interruption Insurance)。其理赔需验证损失与承保风险的直接关联性,区别于财产直接损毁的定损模式。
参考资料
《中华人民共和国民法典》第584条关于违约损失赔偿的规定
Black's Law Dictionary: "General Damages" (11th ed., Thomson Reuters)
最高人民法院民事判决书 (2021)最高法民终342号
《中华人民共和国商标法》第63条侵权赔偿计算方法
中国注册会计师协会《企业损失计量指引》第17条
银保监会《财产保险公司保险条款和保险费率管理办法》附件:营业中断险条款范本
“概括损失”这一表述在学术领域并不常见,可能是对“泛化损失”(Generalization Loss)的表述误差。在机器学习和统计学中,泛化损失指模型在未知数据上的预测误差,反映了模型从训练数据到新数据的适应能力。以下是核心解释:
定义与意义
泛化损失衡量模型在训练集之外的样本上的表现差异。当模型过度拟合训练数据(过度复杂)或欠拟合(过于简单)时,泛化损失会显著增加,导致实际应用效果下降。
常见原因
量化方法
通常通过测试集误差或交叉验证误差来估计泛化损失。数学上可表示为:
$$
L{gen} = mathbb{E}{(x,y)sim P{data}} [ell(f(x), y)]
$$
其中,$P{data}$是真实数据分布,$ell$为损失函数(如均方误差、交叉熵)。
降低策略
若需进一步探讨具体场景(如深度学习中的表现),建议补充上下文信息。
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