本发明公开一种瞬变电磁激电信息的深度学习提取方法，包括步骤一、建立地电模型，步骤二、计算一维电磁‑激电综合响应，利用响应和对应的电模型的参数共同构成数据集，并对数据集进行分割，步骤三、建立LSTM神经网络模型并进行训练，步骤四、对训练后的神经网络进行测试，步骤五、训练后的LSTM神经网络模型的应用；本发明建立了LSTM深度神经网络模型并结合瞬变电磁一维正演程序获得了电磁‑激电综合响应到地层极化率之间的映射，实现“端到端”地获取地层极化率信息，收敛速度快、效果好，同时建立的模型一经训练完成，便可直接用于野外数据的处理中，节省了计算成本，快捷、准确的提取出地层的极化率信息。