神经网络中74%的神经元被移除，准确率仅下降0.5%。

• 训练完成后，统计隐藏层中每个神经元的平均激活值和激活方差，识别出几乎不参与输出的神经元。
• 剪枝原则：删除那些平均激活和方差接近零的神经元，释放大量内存和计算资源。
• 通过多阈值测试，找到最优剪枝点，如均值0.1、标准差0.4时，模型大小缩小62%，准确率仅下降0.08%。
• 更极端剪枝（均值0.5、标准差1）可实现74%参数压缩，准确率仅下降0.5%，性能与体积比大幅提升。
• 剪枝过程兼顾效率与准确率，强调在实际应用中内存和速度往往比极限准确率更重要。
• 代码实现细节完整公开，涵盖训练、激活统计、阈值剪枝及性能评估，方便复现和扩展。

这表明神经网络存在大量冗余，合理剪枝可实现更轻量、高效的模型部署，尤其适合资源受限场景。关注细节和权衡，才能最大化模型价值。

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