本发明公开了一种基于卷积神经网络的大地电磁非线性反演方法，将卷积神经网络运用于地球物理领域的大地电磁反演，将采集到的某一个观测数据作为卷积神经网络的输入，将地电模型参数作为网络的输出，采用深层网络模型，能对复杂非线性数据实现更加精准的映射，避免了对原始数据的复杂前期预处理，同时具有权值共享网络结构，能够大大降低网络模型的复杂度。并且，原始输入数据通过卷积可以实现数据不同特征的提取，以挖掘出数据更深层次的信息；池化在卷积之后，通过池化可降低特征面的分辨率来获得空间不变性特征，降低网络的规模，同时起到二次特征提取的作用。