疎なニューラルネットワークは、数学的および計算上の利点を有する可能性から、再び注目を集めている。本研究では、ネットワーク科学の視点から人工ニューラルネットワーク（ANN）を考察する意義を提示し、任意の有向非巡回グラフ（DAG）をANNに埋め込むための手法を提案する。さらに、ネットワークの基礎となるグラフ構造の特性に基づいて、画像分類器の性能を予測する実験結果を報告する。これらの結果は、ニューロエボリューションの進展に寄与するとともに、異なるアーキテクチャの成功を構造的観点から説明する手がかりを提供するものである。