tensorflow 中样本的损失值为0 反向传播会如何影响参数

Question

比如 我的损失函数是 sigmoid_cross_entropy 二分类的交叉熵
用的反向传播优化方法：AdamOptimizer.minimize
得出来是一个一维张量
比如 loss ==> [0,0.22,0.33 ...]那其中的第一个量为0，它反向传播是否就不会更新参数
望指教