1. 读博士之前，林元庆是学光学，他自认为数学基础非常好。在宾夕法尼亚大学上课认识了他的博士导师Dan Lee，转学机器学习。他从头开始学了很多算法，甚至PCA，之前他完全不知道这些，他觉得非常兴奋，每天都能学到好多新东西。博士毕业后去了NEC做研究员（2008年），在NEC后期才开始进入计算机视觉领域，做的第一件事情就是参加第一届ImageNet比赛（2010年）获得了第一名。2011年的AlexNet给了他很大震撼，“哇，深度学习如此强大！”从那之后，林元庆进入深度学习领域。
2. 林元庆在深度学习技术及应用国家工程实验室的主要工作是建立一个巨大的深度学习平台，这个平台会提供深度学习框架，类似于PaddlePaddle，也提供大规模的计算资源、庞大的数据库和很多应用机会。传统的学科是线性增长的，而相比之下现在深度学习的领域是爆发式发展。
3. 给深度学习初学者的建议：现成的开源框架对初学者的帮助非常巨大，他自己学习深度学习时并没有那么多开源资源可以用，现在也有很多好的学习资源。总的来说，现在是接触深度学习的好时机。林元庆说自己的学习是反着来的，他学习了PCA、LDA等东西之后，才开始学习深度学习，他觉得这样也不错，打下了很多基础，知道这些规则可以提供理解深度学习的运作模式的直觉。深度学习和这些规则之间有联系。所以他除了建议利用开源的资源，还建议学习一些有关机器学习的基础知识。