本文探讨利用Nutrionix API训练模型的策略,并分析食物卡路里密度计算的挑战。由于缺乏完整数据库,作者计划先用API运行脚本获取训练数据,必要时再考虑购买数据库许可证。
文章指出,单纯使用卡路里/克作为卡路里密度指标过于简化,尤其对于像爆米花这种含空气量大的食物,会造成误差。 卡路里/份量指标也存在问题,因为制造商可能操纵份量大小,导致卡路里信息失真。
因此,作者提出卡路里/杯数作为潜在的理想指标,因为它基于体积,更能反映食物的实际量,但仍需进一步研究和验证其可行性。 这表明作者认识到数据预处理和指标选择对模型准确性的重要性。
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