隐藏层节点单元的减少在神经网络模型中可以带来以下几个方面的作用：
1. 降低计算复杂度：减少隐藏层节点可以减少模型的参数数量，从而降低计算复杂度。这意味着模型在训练和推理时所需的计算资源会更少，可以加快训练速度，降低运行成本。
2. 减少过拟合风险：过多的节点可能导致模型学习到数据中的噪声和细节，从而出现过拟合。减少节点可以降低模型对训练数据的敏感度，提高泛化能力，减少过拟合的风险。
3. 提高模型的解释性：更少的节点意味着模型的结构更加简单，这有助于提高模型的可解释性。在某些应用中，如医学诊断或金融风险评估，模型的可解释性是非常重要的。
4. 减少模型大小：减少节点数可以显著减小模型的文件大小，这对于需要部署到移动设备或资源受限的环境尤其有用。
5. 加速模型部署：较小的模型更容易部署到不同的平台和设备上，尤其是在带宽和存储资源有限的情况下。
然而，减少隐藏层节点单元也有其局限性：
降低模型性能：如果过度减少节点，可能会导致模型性能下降，因为它可能无法捕捉到足够的数据特征。
增加模型泛化误差：在特定情况下，减少节点可能会导致模型对新的、未见过的数据泛化能力下降。
因此，在实际应用中，需要根据具体问题和数据的特点来平衡模型的大小和性能。
