Восстановленная модель (test_new) из ранее созданной keras-cnn-последовательной модели (test) имеет уменьшенный размер на локальном диске. Это правильно?

Question

Я создал созданную модель для 16 помеченных изображений, все размещены в 1 локальном каталоге. Размер этой модели составляет 300 МБ на моем локальном диске. Теперь я увеличил эту существующую модель еще на 2 типа изображений меток и поместил их в один и тот же локальный каталог вместе с 16 ранее помеченными изображениями. Размер этой новой модели на моем локальном диске составляет всего 100 МБ, хотя он предсказывает правильный вывод. Это правильно построено? Я не уверен, почему размер этой модели уменьшен.

Изменения в коде меняются только в методе createModel: -

        def createModel():
        #model = Sequential()
        #model.add(Conv2D(20,(5,5),padding="same",input_shape=inputShape)) 
        #model.add(Activation("relu"))
        #model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2)))
        #model.add(Conv2D(50, (5, 5), padding="same"))
        #model.add(Activation("relu"))
        #model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2)))
        #model.add(Flatten())
        #model.add(Dense(500))
        #model.add(Activation("relu"))
        #model.add(Dense(output_dim=16))
        #model.add(Activation("softmax"))
        model = load_model('test')
        model.pop()
        model.pop()
        for layer in model.layers:
        layer.trainable = False              
      model.add(Dense(output_dim=18,name='newDen',activation='softmax'))
        opt = Adam(lr=INIT_LR, decay=INIT_LR / EPOCHS)
        model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer=opt, 
        metrics= 
        ["accuracy"])
        return model

Ранее создал модель, используя закомментированные строки, а затем переобучил существующую модель I, удалив последние 2 слоя.