機械学習のモデルについて質問です

vgg16やResnet、Inseption-v3などモデルの種類がたくさんあることはわかっているのですが、参考書(pythonによるAI・機械学習・深層学習アプリの作り方)に掲載されていた下記のモデルを実装し、簡単な画像認識を行いました。

このモデルはVGG-16を改良したモデルと言っていいのでしょうか？
VGG-16を少しでも改良してしまったら同モデルとは言えないのか、また下記のモデルはinceptionV3を改良したのか、などこのモデルがどの事前学習モデルを参考に作られたものか不明です。

詳しい方ご教授ください。宜しくお願い致します。

python
1model = Sequential()
2model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same',
3                 input_shape=X_train.shape[1:]))
4model.add(Activation('relu'))
5model.add(Conv2D(32, (3, 3)))
6model.add(Activation('relu'))
7model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
8model.add(Dropout(0.4))
9model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same'))
10model.add(Activation('relu'))
11model.add(Conv2D(64, (3, 3)))
12model.add(Activation('relu'))
13model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
14model.add(Dropout(0.4))
15model.add(Flatten())
16model.add(Dense(512))
17model.add(Activation('relu'))
18model.add(Dropout(0.4))
19model.add(Dense(5))#カテゴリー数
20model.add(Activation('softmax'))
21model.compile(loss='categorical_crossentropy',#損失関数
22              optimizer='adam',#最適化、オブジェクト
23              metrics=['accuracy'])#評価関数、正解率