在一个极小逻辑回归问题上做一次梯度更新

一个无截距的一维逻辑回归模型初始 beta = 0，学习率为 0.2，数据为 x = [-1, 0, 1]，标签为 y = [0, 0, 1]。对负对数似然做一次梯度下降后，beta 变成多少？