在二分类问题中，损失函数是评估模型预测输出与实际标签之间差异的一种重要指标。选择适当的损失函数可以帮助优化模型，提高分类性能。常用的损失函数包括交叉熵损失函数、Hinge损失函数和平方损失函数等。

首先，交叉熵损失函数是最常见的损失函数之一。在二分类问题中，交叉熵损失函数可以度量模型输出的概率分布与真实标签的分布之间的差异。该损失函数对于分类问题特别有效，能够促使模型更好地学习类别之间的区分度。

其次，Hinge损失函数通常用于支持向量机（SVM）等算法中。这种损失函数将正确分类的样本与边界上的样本区分开来，同时惩罚错误分类的样本。对于二分类问题，Hinge损失函数有助于找到一个最大间隔超平面，从而实现更好的分类效果。

另外，平方损失函数也常用于二分类问题中，尤其是在回归问题中作为损失函数。平方损失函数通过计算预测值与真实标签之间的差值的平方来评估模型的性能。然而，在分类问题中，平方损失函数往往不如交叉熵损失函数或Hinge损失函数表现出色，因为它对离群值更为敏感。

除了上述损失函数，还有其他一些损失函数可供选择，如绝对值损失函数、Huber损失函数等。在选择损失函数时，应考虑具体问题的特点以及模型的需求，以达到更好的训练效果和分类性能。

综上所述，二分类问题中常用的损失函数包括交叉熵损失函数、Hinge损失函数和平方损失函数等。选择合适的损失函数可以帮助模型更好地学习数据特征，提高分类准确性。在实际应用中，根据问题的性质和数据的特点选择合适的损失函数至关重要，这将直接影响到模型的性能和泛化能力。