在回归问题中，损失函数是评估模型预测结果与实际观测值之间差异的关键指标。选择适当的损失函数可以帮助优化模型参数以最大程度减少误差。以下是回归问题中常用的一些损失函数：

1. 均方误差(Mean Squared Error, MSE): 均方误差是最常见的回归损失函数之一，计算方法是将每个样本的预测值与真实值之间的差值平方后求和再除以样本数量。MSE对异常值较为敏感，但在许多情况下仍然是一个有效的选择。

2. 均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE): RMSE是MSE的平方根，通过对MSE进行开方操作，将误差转化回原始数据的量级。RMSE常用于回归模型评估，可以更直观地理解模型的预测性能。

3. 平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE): 平均绝对误差是另一种常见的回归损失函数，它计算每个样本的预测值与真实值之间的绝对差值的平均值。MAE相对于MSE更具有鲁棒性，因为它不受异常值的影响。

4. Huber损失: Huber损失结合了MSE和MAE的优点，对异常值更加鲁棒。在Huber损失中，当误差较小时采用MSE，当误差较大时采用MAE，通过参数δ来平衡两者的影响。

5. 分位数损失(Quantile Loss): 分位数损失用于评估分位数回归模型，在不同分位数处对预测值和真实值的误差进行惩罚。这对于对称性假设不成立的情况下很有用。

6. Log-Cosh损失: Log-Cosh损失同时考虑了MSE和MAE的优点，并且对于异常值具有一定的鲁棒性。它在训练过程中可以减少一些噪声的影响。

以上是回归问题中常用的一些损失函数，选择适当的损失函数取决于具体的问题背景、数据特征以及对模型性能的要求。不同的损失函数会导致模型学得不同的参数和特性，因此在实际应用中需要根据具体情况慎重选择。