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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.losses.config.HuberLossConfig¶

clinicadl.losses.config.HuberLossConfig[source]¶

Config class for torch.nn.HuberLoss.

parameter reduction: Reduction = 'mean'¶
parameter delta: PositiveFloat = 1.0¶
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      • HuberLossConfig.reduction
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