Нейронная сеть XOR, потери не уменьшаются

Я использую Mxnet для обучения нейронной сети XOR, но потери не уменьшаются, они всегда выше 0,5.

Ниже мой код в Mxnet 1.1.0; Питон 3.6; ОС Х Эль-Капитан 10.11.6

Я попробовал 2 функции потерь - квадратные потери и потери softmax, обе не сработали.

from mxnet import ndarray as nd
from mxnet import autograd
from mxnet import gluon
import matplotlib.pyplot as plt

X = nd.array([[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]])
y = nd.array([0,1,1,0])
batch_size = 1
dataset = gluon.data.ArrayDataset(X, y)
data_iter = gluon.data.DataLoader(dataset, batch_size, shuffle=True)

plt.scatter(X[:, 1].asnumpy(),y.asnumpy())
plt.show()

net = gluon.nn.Sequential()
with net.name_scope():
    net.add(gluon.nn.Dense(2, activation="tanh"))
    net.add(gluon.nn.Dense(1, activation="tanh"))
net.initialize()

softmax_cross_entropy = gluon.loss.SigmoidBCELoss()#SigmoidBinaryCrossEntropyLoss()
square_loss = gluon.loss.L2Loss()
trainer = gluon.Trainer(net.collect_params(), 'sgd', {'learning_rate': 0.3})

train_losses = []

for epoch in range(100):
    train_loss = 0
    for data, label in data_iter:
        with autograd.record():
            output = net(data)
            loss = square_loss(output, label)
        loss.backward()
        trainer.step(batch_size)

        train_loss += nd.mean(loss).asscalar()
    train_losses.append(train_loss)

plt.plot(train_losses)
plt.show()