它们会影响实际预测吗？

是的。您使用的梯度下降类型会影响模型的训练方式。因此，由于训练的模型可能不同，它可能会导致不同的预测。

正如我们所知，他们总是试图达到局部最小值

是的，每种梯度下降技术都有相同的目标，即通过遵循梯度来优化成本函数。但是，正如您所指出的，梯度下降可能最终会出现不同的局部最小值，其中一些可能比其他的更好。并且每种梯度下降技术或多或少都容易找到全局最小值，这可能会导致预测的差异。

我还建议您尝试这些不同的方法并查看培训的进展情况。这可以帮助您直观地了解每种技术的影响。另外，我发现这个博客对于更好地理解差异非常有用：https ://towardsdatascience.com/gradient-descent-algorithm-and-its-variants-10f652806a3