本发明公开了电动设备检测的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取包括电动设备性能指标的训练集和测试集；将所述训练集进行偏置映射极化激活，得到第一数据；将第一数据进行稀疏三值化处理，得到第二数据；将第二数据进行极化二分类，得到第三数据；根据第二数据和第三数据，确定训练模型；根据所述训练模型和测试集，确定测试集中高故障率电动设备和低故障率电动设备检测。该实施方式克服了现有技术在电动设备检测时仅用神经网络进行表征学习不能解释、且准确性差的技术缺陷，达到检测的过程可视、检测的结果可以解释、进一步提高了表征学习能力的技术效果。