本发明公开了一种基于深度学习的金属基复合材料参数设计方法、设备与介质，属于金属基复合材料领域。本发明通过获取金属基复合材料的工艺参数，构建工艺参数空间，将工艺参数空间中的全部参数输送给预先构建的机器学习模型，由机器学习模型得到力学性能预测结果，进一步地根据第一预设阈值，从力学性能预测结果中选取出性能达标结果，然后获取性能达标结果对应的合格工艺参数，组合得到合格参数空间。本发明通过将预测得到力学性能不合格的参数组合筛除，缩小了工业参数集范围，研发人员从合格参数空间中选取参数进行金属基复合材料研发，能够更快地得到满足性能要求的金属基复合材料，从而缩短研发时间。