深度学习辅助的随钻方位电磁波测井数据迭代反演方法，首先，基于广义反射系数法求解水平层状地层模型中的测井响应，从而完成样本库的建立，并对数据进行预处理；其次，构建深度学习网络，并基于样本对深度学习网络进行训练，通过不断调整训练参数来优化深度学习网络；然后，利用训练好的网络对新的测井数据进行特征提取，并将特征提取后的数据映射到地层参数；接着，构建并优化迭代算法；最后，将深度学习网络预测得到的地层参数作为迭代算法的迭代初值，通过迭代对预测的地层参数进行校准，并输出最终反演结果；本发明能够以极小的时间成本为迭代反演法提供一个合理的初值，从而增强了迭代反演方法的稳定性，加快了迭代反演的速度。