다음으로 두 번째 은닉 레이어를 쌓는다. 은닉 레이어를 더 추가하면 모델 복잡도를 올릴 수 있지만 과적합이 발생할 수 있다. 프로젝트에서는 은닉 레이어를 두 개만 사용하므로 충분히 만족할 만한 성능을 얻을 수 있다. 다음 코드로 추가한다.

# 두 번째 은닉 레이어를 추가한다
model.add(Dense(16, activation='relu'))

마지막으로 출력 레이어를 추가해 다중 레이어 퍼셉트론을 완성하자. 출력 레이어는 이진 분류 결과를 출력하므로 노드도 한 개만 사용하며, 출력값을 0과 1 사이로 압축하는 시그모이드 활성화 함수를 사용한다. 다음 코드로 추가한다.

# 출력 레이어를 추가한다
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))