Note that weights smaller than a threshold (0.0001) are zeroed out after updating weights

这句话的意思是，当权重更新后，所有小于0.0001的权重值会被置为零。这个操作通常被称为权重修剪（Weight Pruning），主要用于减少神经网络中的参数量，以达到模型压缩和加速的目的。在神经网络中，一些权重值非常接近于零，有时甚至可以被认为是无用的权重，因为它们对模型的预测准确性没有太大贡献。因此，将这些小于阈值的权重值置为零，可以减少模型中的参数数量，从而降低模型的复杂度并提高模型的通用性。

需要注意的是，权重修剪可能会影响模型的准确性，因为一些小的权重值可能在某些情况下仍然具有重要的作用。因此，需要在权衡模型准确性和模型大小之间做出权衡，并根据具体应用场景来选择合适的阈值。