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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