用python语言实现这段伪代码：定义初始神经网络和训练集。 进行神经网络训练。 对隐藏层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。 对权值列表进行循环： （1）计算隐藏层所有神经元权重的平均值，将其定义为剪枝阈值变量。 （2）将隐藏层每个神经元权值与剪枝阈值进行比较，若隐藏层神经元权值大于剪枝阈值，则保留该神经元，相反，则将当前权值对应的神经元从神经网络中删除。 在训练集上进行准确率测试，并存储测试准确率。 （3）当隐藏层所有神经元权值都大于阈值时，结束循环。 返回最终的网络结构，进行神经网络训练，计算误差，并输出误差。

# 定义初始神经网络和训练集
neural_network = NeuralNetwork()
train_set = [...]

# 进行神经网络训练
neural_network.train(train_set)

# 对隐藏层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
weights = []
for neuron in neural_network.hidden_layer:
weights.append(neuron.weight)

# 对权值列表进行循环
while True:
# 计算隐藏层所有神经元权重的平均值，将其定义为剪枝阈值变量
threshold = sum(weights) / len(weights)

# 遍历每个神经元，进行剪枝操作
for i in range(len(neural_network.hidden_layer)):
neuron = neural_network.hidden_layer[i]
weight = neuron.weight
if weight < threshold:
# 如果神经元权值小于剪枝阈值，则从神经网络中删除该神经元
del neural_network.hidden_layer[i]
del weights[i]
break

# 在训练集上进行准确率测试，并存储测试准确率
accuracy = test_accuracy(neural_network, train_set)
accuracy_history.append(accuracy)

# 当隐藏层所有神经元权值都大于阈值时，结束循环
if all(weight > threshold for weight in weights):
break

# 返回最终的网络结构
final_network = neural_network.train(train_set)

# 进行神经网络训练，计算误差，并输出误差
error = final_network.train(train_set)
print("Final error:", error)