请根据这段伪代码，利用python语言实现：进行神经网络训练。 对每个神经元计算权值大小，并按权值大小将其存储到列表中。 对权值列表进行降序排序。 对排序后的权值列表进行循环： （1）将当前权值对应的神经元从神经网络中删除。 （2）在测试集上进行准确率测试，并存储测试准确率。 （3）如果测试准确率降低，则将该神经元恢复，并结束循环。 对测试准确率进行排序，选择最高准确率对应的网络结构作为最终网络结构。 返回最终网络结构。

# 假设神经网络存储为一个列表neurons，每个神经元的权值存储在属性weight里面，测试集存储为test_set

def train(neurons, test_set):
    # 计算并存储每个神经元的权值大小
    weight_list = [n.weight for n in neurons]
    # 按权值大小降序排序
    weight_list.sort(reverse=True)
    # 初始化最高准确率和最终网络结构
    max_accuracy = 0
    final_network = []
    
    # 对排序后的权值列表进行循环
    for weight in weight_list:
        # 找到权值等于当前权值的神经元
        target_neuron = None
        for n in neurons:
            if n.weight == weight:
                target_neuron = n
                break
        
        # 将该神经元从网络中删除
        neurons.remove(target_neuron)
        
        # 在测试集上进行准确率测试
        accuracy = test_accuracy(neurons, test_set)
        
        # 如果测试准确率降低，则将该神经元恢复，并结束循环
        if accuracy < max_accuracy:
            neurons.append(target_neuron)
            break
        
        # 更新最高准确率和最终网络结构
        max_accuracy = accuracy
        final_network = neurons[:]
    
    # 返回最终网络结构
    return final_network

def test_accuracy(neurons, test_set):
    # 根据神经网络对测试集进行预测，并计算准确率
    total_count = len(test_set)
    correct_count = 0
    for data in test_set:
        output = predict(neurons, data)
        if output == data['label']:
            correct_count += 1
    
    accuracy = correct_count / total_count
    return accuracy

def predict(neurons, data):
    # 根据输入数据进行预测
    output = None
    for n in neurons:
        input_data = data['input']
        if output is not None:
            input_data = output
        output = n.calc_output(input_data)
    
    return output