두 번째 단계에서는 밀집층을 추가하는 작업을 간소화하기 위한 add_dense_layer라는 도우미 함수를 정의합니다. 이 함수는 층에 사용될 유닛의 수, 이름, 활성화 함수, 그리고 선택적으로 드롭아웃 비율을 인수로 받아 밀집층을 모델에 추가합니다.

이후 앞에서 정의한 함수들을 사용하여 모델에 여러 개의 합성곱 층과 완전 연결 층을 추가합니다. 특히, 최대 풀링 층도 중간에 추가되어 이미지의 공간적 차원을 줄입니다.

마지막으로 출력층의 형태를 (7, 7, 30)으로 재구성하기 위한 Reshape 층을 추가합니다. 이 형태는 YOLO 모델의 특성상 각 그리드 셀에 대한 예측 값을 나타냅니다.