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      • 1.1. Data structures
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        • 1.2.1. Reading BIDS datasets
        • 1.2.2. Reading neuroimaging datasets: advanced tips
      • 1.3. Transforming data
      • 1.4. Splitting data
      • 1.5. Batching data for training
    • 2. Building a deep learning workflow
      • 2.1. Defining a model
      • 2.2. Training
      • 2.3. Evaluating
      • 2.4. Callbacks
    • 3. Experiment management and reproducibility
      • 3.1. Configuration classes
      • 3.2. MAPS
    • 4. Customising your ClinicaDL experiment
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clinicadl.optim.lr_schedulers.config.StepLRConfig¶

clinicadl.optim.lr_schedulers.config.StepLRConfig[source]¶

Config class for torch.optim.lr_scheduler.StepLR.

The optimizer is not passed here.

parameter step_size: PositiveInt [Required]¶
parameter gamma: PositiveFloat = 0.1¶
parameter last_epoch: int = -1¶
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