Правильный способ уменьшить размер при потере кубиков

Я запутался, как уменьшить размеры в функции потери кости для сегментации.
Вот входная форма (B,C,H,W)
и есть два способа уменьшить
Сначала только суммировать пространственное измерение, затем взять среднее значение пакета и каналов

reduce_axis=[2,3]
denominator = torch.sum(true, dim=reduce_axis) + torch.sum(pred, dim=reduce_axis)
dice=1.0 - (2.0 * intersection + smooth) / (denominator + smooth)
torch.mean(dice)  # the batch and channel average

Сначала суммируйте все параметры, кроме партии, а затем среднюю партию

reduce_axis=[1,2,3]
denominator = torch.sum(true, dim=reduce_axis) + torch.sum(pred, dim=reduce_axis)
dice=1.0 - (2.0 * intersection + smooth) / (denominator + smooth)
torch.mean(dice)  # the batch and channel average