プルーニングによる精度低下を最小限に抑えるためには、いくつかの工夫が必要です。まず、逐次的プルーニング（Iterative Pruning）を採用することが効果的です。一度に多くの重みを削除するのではなく、少しずつプルーニングを行い、その都度モデルを微調整（Fine-tuning）することで、精度の低下を防ぐことができます。また、重要度に基づくプルーニング（Importance-based Pruning）を実施することも有効です。これは、重みの重要度を評価し、影響の少ない重みから優先的に削除する方法です。さらに、ハイパーパラメータの調整（Hyperparameter Tuning）も重要です。プルーニング率や学習率の調整を行うことで、モデルの性能を最適化することができます。最後に、アーキテクチャの選択も重要です。特に、プルーニングに対してロバストなアーキテクチャを選ぶことで、精度の維持が容易になります。これらの工夫を通じて、プルーニングによる精度低下を最小限に抑えることが可能です。