在深度学习中，回归问题是一种常见的任务类型，其目标是预测连续值的输出。为了训练模型以准确地进行回归预测，需要定义损失函数来衡量预测结果与真实标签之间的差异。不同的回归损失函数适用于不同的问题和数据分布情况。以下是深度学习中常用的几种回归损失函数：

1. 均方误差（Mean Squared Error, MSE）：MSE 是最常见的回归损失函数之一，在许多回归问题中被广泛使用。它计算预测值与真实值之间的平方差，并对所有样本求平均。MSE 对异常值比较敏感。

2. 平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）：MAE 是另一个常用的回归损失函数，它衡量预测值与真实值之间的绝对差异的平均值。相比于MSE，MAE更加鲁棒，因为它不会受到异常值的影响。

3. Huber Loss：Huber Loss结合了MSE和MAE的优点，对异常值具有一定的鲁棒性。它在误差较小的时候采用MSE，在误差较大的时候采用MAE。

4. 平滑L1损失（Smooth L1 Loss）：Smooth L1 Loss类似于Huber Loss，介于MSE和MAE之间。它在误差较小时采用L2范数，而在误差较大时采用L1范数。

5. 对数损失（Logarithmic Loss）：对数损失通常用于二分类或多分类问题中，但也可以应用于回归任务中。它将真实值和预测值的对数差的平方作为损失。

6. 指数损失（Exponential Loss）：指数损失是另一种可用于回归任务的损失函数，它对离群值更敏感。

选择合适的回归损失函数取决于具体的问题背景、数据特征以及对异常值的敏感程度。深度学习领域还有许多其他类型的回归损失函数，根据具体情况选择最适合的损失函数能够有效提高模型的性能和准确性。